Descriptif
Objectif :
L'objectif de MAP572 est d'implémenter en python différentes algorithmes ou méthodes de Mathématiques appliquées, déterministes ou aléatoires. Les 9 semaines seront découpées de la façon suivante :
- Semaines 1 à 6 : Six TP indépendants, alternance entre méthodes déterministes (algèbre matricielle numérique, méthodes de gradients,...) et aléatoires (apprentissage par renforcement, méthodes MCMC, algorithmes randomisés,...).
- Semaines 7 à 9 : Projet final
L'accent est mis sur l'implémentation plus que sur l'analyse mathématiques des algorithmes, ce cours est tout à fait complémentaire aux cours plus théoriques de 2ème et 3ème années du Département de Mathématiques Appliquées.
effectifs minimal / maximal:
/20Diplôme(s) concerné(s)
- Echanges PEI
- Non Diplomant
- M1 Mathématiques et Applications - Voie Jacques Hadamard - École Polytechnique
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- M1 HPDA - High Performance Data Analytics
- M2 HPDA - High Performance Data Analytics
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M1 HPDA - High Performance Data Analytics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Mathématiques et Applications - Voie Jacques Hadamard - École Polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Non Diplomant
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 HPDA - High Performance Data Analytics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
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