L’analyse de signaux multidimensionnels est au cœur d’un grand nombre d’applications en traitement du signal et de l’mage. Parmi les différentes stratégies d’analyse, les décompositions tensorielles jouent un rôle important pour la représentation, la compression, l’analyse, la classification, la fouille et la fusion de données massives, multidimensionnelles, multimodales, et hétérogènes. Dans ce cours d’algèbre multilinéaire, un tenseur est défini comme un tableau de données à plusieurs dimensions. Le principe est alors de décomposer ces tableaux en un ensemble de matrices (tenseurs d’ordre 2) et d’un tenseur cœur de plus petite de dimensions. Cette UE, de seconde année au Master TSI, vise à donner aux étudiants à la fois des outils mathématiques fondamentaux mais aussi de les rendre capables d’implémenter des méthodes avancées pour traiter des signaux multidimensionnels.
