DS-Carrefour Systèmes de recommandation |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Marie Al Ghossein, Chiara Biscaro, Fatoumata Dansokho, Jonathan Elmalem, Jean-Benoit Griesner |
AN3 - P2 |
|
DS-ECE-1 Big Data Framework |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
Jae Yun JUN KIM, Duc PHAM HI |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENS1-Object-recognition DS-ENS1-Object recognition and computer vision |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-1 Statistical Learning Theory |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Jaouad Mourtada |
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-2 Statistique en grande dimension |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Alexandre Tsybakov |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-3 Hidden Markov models and Sequential Monte Carlo methods |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Nicolas Chopin |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-4 Estimation non paramétrique |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Cristina Butucea |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-5 Introduction to compressive sensing |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Guillaume Lecué |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-6 Online learning and aggregation |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Alexandre Tsybakov |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-7 Auction and Matchings: Learning and Approximations |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Vianney Perchet |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-8 Geometric methods in machine learning |
PA - C8 |
|
|
|
|
Marco Cuturi |
|
|
DS-ENSAE-9 Optimal Transport: Theory, Computations, Statistics, and ... |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Marco Cuturi |
AN3-P1-P2 |
|
DS-ENSAE-10 Statistiques Bayésiennes |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
4 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-11 Stats Bayésiennes |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-12 Optimisation avancée |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
4 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-13 Re inforcement learning |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2 |
|
|
AN3 - P2 |
|
DS-ENSAE-14 AML (Advanced Machine Learning) |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-17 Eléments logiciels pour traitement de données massives |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE-18 Deep learning : models and optimization |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
3 |
|
|
AN3 - P2 |
|
DS-ENSAE-19 Machine learning for finance |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
|
|
|
AN3 - P2 |
|
DS-ENSAE15 Advanced Machine Learning (AML) |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
3.5 |
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE20 Techniques avancées d'apprentissage P1 |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
|
|
|
AN3 - P1 |
|
DS-ENSAE20-B Techniques avancées d'apprentissage P2 |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2 |
|
|
AN3 - P2 |
|
DS-ENSTA-1 Optimisation sous-différentiable et méthodes proximales |
PA - C8 |
|
|
3 |
|
Andres Contreras |
AN3 - P2 |
|
DS-ENSTA-2 Recherche opérationnelle et données massives |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Zacharie Ales |
AN3 - P2 |
|
DS-ENSTA-2b Recherche opérationnelle et données massives |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Zacharie Ales |
AN3 - P2 |
|
DS-ESILV-1 Projet Big Data & Assurance |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Rémins Bonnet, Yuri Narozniak, Denis Oblin, Emmanuel Pierron |
AN3 - P2 |
|
DS-ESILV-2 Infrastructure de données |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Nicolas TRAVERS |
AN3 - P2 |
|
DS-PSUD-1 Apprentissage et optimisation séquentiels |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
Gilles STOLZ |
|
|
DS-TéCom1 DS-TéCom1 |
Cours scientifiques |
|
|
2.5 |
|
Robert GOWER, Alexandre Gramfort |
AN3-P1-P2 |
|
DS-TéCom7 Convex Analysis and Optimization Theory |
Cours scientifiques |
|
|
2.5 |
|
Pascal BIANCHI, Olivier Fercoq |
AN3-P1-P2 |
|
DS-UPSUD-2 Graphical models for large scale content access |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
François Yvon |
AN3 - P1 |
|
DS-UPSUD-3 NLP |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
François Yvon |
AN3 - P2 |
|
DS-UPSUD-4 Estimation Bayésienne |
PA - C8 |
|
|
|
|
Vincent RIVOIRARD |
|
|
DS-Wavestone-1 Machine Learning Business Case |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Paul DESIGAUD, Stéphan Mir |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-1 Optimization for Data Science |
PA - C8 |
Mathématiques appliquées |
|
5 |
|
Robert GOWER, Alexandre Gramfort |
AN3-P1-P2 |
|
DS-télécom-2 Visualization and Visual Analytics for Data Science |
PA - C8 |
|
|
|
|
|
|
|
DS-télécom-3 Markov Chain Monte Carlo - Theory and practical applications |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Randal Douc, Sylvain Le Corff |
AN3 - P1 |
|
DS-télécom-4 Introduction to Bayesian Learning |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Anne Sabourin |
|
|
DS-télécom-5 Introduction to Graphical Models (télécom) |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Umut SIMSEKLI |
|
|
DS-télécom-6 Deep Learning 1 |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Geoffroy Peeters |
AN3-P1-P2 |
|
DS-télécom-7 Convex Analysis and Optimization Theory |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
Pascal BIANCHI, Olivier Fercoq, Walid HACHEM |
AN3-P1-P2 |
|
DS-télécom-8 Machine Learning (télécom) |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Stéphan CLEMENCON |
AN3 - P1 |
|
DS-télécom-9 Data Camp |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
Alexandre Gramfort, Thomas Moreau |
AN3 - P1 |
|
DS-télécom-10 Bootstrap and resampling methods in machine learning |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
François Portier |
AN3-P1-P2 |
|
DS-télécom-11 Modèles de Markov partiellement observés en signal et ima... |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Wojciech PIECZYNSKI |
AN3 - P1 |
|
DS-télécom-13 Computer vision |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Alasdair NEWSON |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-14 Introduction to Deep Learning with Python part 1 |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Olivier Grisel, Charles Ollion |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-15 Audio and music information retrieval |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
Geoffroy Peeters, Gaël Richard |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-16 Tail events analysis: Robustness, outliers and models for... |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Pavlo Mozharovskyi, Anne Sabourin |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-17 Multi-object estimation and filtering |
PA - C8 |
|
|
3 |
|
Daniel CLARK |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-18 Stochastic approximation and reinforcement learning |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Pascal BIANCHI |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-19 Deep Learning II |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Yohan Petetin |
AN3-P1-P2 |
|
DS-télécom-20 Natural Language Processing |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Chloe Clavel, Pierre Colombo, Matthieu Labeau |
AN3 - P2 |
|
DS-télécom-21 Introduction to Deep Learning with Python part 2 |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Olivier Grisel, Charles Anthelme Gaspard Ollion |
AN3 - P2 |
|
ECO555 Théorie des jeux |
PA - C5B' |
Economie |
|
|
|
Bruno Ziliotto |
AN3 - P1 |
|
MAP-Hackathon-1 Hackaton Carrefour 1 |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Geneviève Robin |
AN3 - P2 |
|
MAP-Hackathon-2 Hackaton Carrefour 2 |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
|
|
|
MAP652M Computational Geometry Learning |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
3 |
|
|
AN3 - P1 |
|
MAP652N Topological Data Analysis. |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
5 |
|
|
AN3 - P1 |
|
MAP658 Time series for Financial Data |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
François Roueff |
AN3 - P2 |
|
MAP667C Modèles à effets mixtes et approches de population en sci... |
PA - C8 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Mélanie PRAGUE |
AN3 - P2 |
|
MAP670 Stage Master 2 DS |
Stage |
|
|
20 |
|
|
AN3-P3 |
|
MAP670C Reinforcement Learning |
PA - C5 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Erwan Le Pennec |
AN3 - P1 |
|
MAP670E Systems for Big Data Analytics |
PA - C2 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Angelos Anadiotis |
AN3 - P1 |
|
MAP670F Theorical Guidelines for High-dimensional Data Analysis |
PA - C8 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Christophe Giraud |
|
|
MAP670G Data Stream |
PA - C8 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Raja Chiky, Sathiya Prabhu Kumar, Jeremie Sublime |
AN3 - P2 |
|
MAP670H High-dimensional Matrix Estimation |
PA - C8 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Karim Lounici |
AN3-P1-P2 |
|
MAP670J Advanced Machine Learning |
PA - C8 |
|
|
|
|
Zoltan Szabo |
|
|
MAP670K Kernel techniques with information theoretical applications |
PA - C8 |
|
|
|
|
Zoltan Szabo |
|
|
MAP670L Generalisation properties of algorithms in ML |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Aymeric DIEULEVEUT |
AN3-P1-P2 |
|
MAP670M Missing Data and causality |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Julie Josse, Imke Mayer |
AN3-P1-P2 |
|
MAP670N Advanced Learning for text and graph Data |
PA - C8 |
|
|
5 |
|
Michalis Vazirgiannis |
AN3-P1-P2 |
|
MAP670P Law and ethics of artificial intelligence |
PA - C8 |
|
|
2.5 |
|
Winston MAXWELL |
AN3-P1-P2 |
|
MAP670Q Remise à niveau |
PA - C8 |
|
|
|
|
Stéphan CLEMENCON, Myrto Limnios |
AN3-P1-P2 |
|
MAP670R Advanced topics in Deep Learning |
PA - C3 |
|
|
3 |
|
Edouard Oyallon |
AN3 - P2 |
|
MAP670S Data -based Generative Model |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
3 |
|
Emmanuel Gobet |
AN3 - P1 |
|
MAP670i Structured Data: Learning and Prediction |
PA - C8 |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
Florence D'Alche-Buc, Slim ESSID, Tamim El Ahmad, Luc MOTTE |
AN3 - P2 |
|
MPRI-1 Software Engineering |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
7 |
|
|
AN3 - P1 |
|
SOD312 Markov decision processes: dynamic programming and applic... |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD313 Optimisation des grands systèmes |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD321 Optimisation discrète |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD323 Théorie de la complexité |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD324 Méta-heuristiques |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD331 Identification pour l'automatique |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD333 Filtrage bayésien optimal et approximation particulaire |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|
SOD334 Séries chronologiques non linéaires |
Cours scientifiques |
Mathématiques appliquées |
|
2.5 |
|
|
AN3 - P2 |
|