domaines d'enseignement
Mathématiques appliquées.Parcours
- M2MSV-MAST2A M2 MSV - Mathématiques pour les Sciences du Vivant - Master 2A
- DS-ENSAE-14 AML (Advanced Machine Learning)
- MAP667F Modèles d'équations aux dérivés partielles pour la matière active
- MAP667D Modèles d'équations aux dérivés partielles pour l'écologie
- MAP667P Modèles à variables latentes en biologie et écologie
- MAP667-RNO MSV Remise à niveau en Optimisation
- MAP667L Géométrie et espaces de formes
- MAP667M Imagerie fonctionnelle cérébrale et interface cerveau-ordinateur
- MAP668A Processus de branchement et populations structurées
- MAP662 Modélisations probabilistes et statistiques pour l'épidémiologie
- MAP667-Séminaire-MSV Séminaire MSV
- MAP667S Statistiques spatiales pour l'environnement
- MAP667J Optimisation et simulation numérique
- MAP667-RNP MSV Remise à niveau en Probabilités
- MAP667-RNS MSV Remise à niveau en Statistiques
- MAP667B Processus Stochastiques
- MAP667E Modélisation mathématique en neurosciences
- MAP668B Outils probabilistes et statistiques
- MAP667H Introduction au Machine Learning
- MAP667A Concepts Fondamentaux de la biologie et de l'écologie
- MAP659B Contrôle des EDO
- MAP667K Statistique en grande dimension
- MAP667O Méthodes de statistique en grande dimension pour l'analyse de données "-omiques"
- MAP667R Projet MSV
- DS-ENSAE-10 Statistiques Bayésiennes
- STGM2 Stage M2
- MAP667T Biostatistics
- MAP667I Modélisation déterministe
- MAP665 Modélisation mathématique et estimation en biomécanique cardiaque - de la théorie aux applications médicales
- MAP660 Deep Learning For Medical Imaging
- EP-MAP-661 Théorème Limites et Applications
