| DS-APP-Seminar  Apprenticeship Seminar | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Eric Moulines | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | DS-Capstone  Capstone Project | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            6 | 
             | 
        Victor-Emmanuel Brunel, Marylou Gabrié, Kevin Scaman | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | DS-Carrefour  Systèmes de recommandation | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            2.5 | 
             | 
        Marie Al Ghossein, Chiara Biscaro, Fatoumata Dansokho, Jonathan Elmalem, Jean-Benoit Griesner | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ECE-1  Big Data Framework | 
        Cours scientifiques | 
         | 
         | 
            6 | 
             | 
        Jae Yun JUN KIM, Duc PHAM HI | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENS1-Object-recognition  DS-ENS1-Object recognition and computer vision | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-1  Statistical Learning Theory | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Jaouad Mourtada | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-2  Statistique en grande dimension | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Alexandre Tsybakov | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-3  Hidden Markov models and Sequential Monte Carlo methods | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Nicolas Chopin | 
            X-AN2-P1 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-4  Estimation non paramétrique | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Cristina Butucea | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-5  A mathematical introduction to Compressed Sensing | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Guillaume Lecué | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-5B  Compressed Sensing | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            4 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-6  Online learning and aggregation | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Alexandre Tsybakov | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-8  Geometric methods in machine learning | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
             | 
             | 
        Marco Cuturi | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-9  Optimal Transport: Theory, Computations, Statistics, and ... | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Marco Cuturi | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-9E  Optimal Transport : Theory, Computations, Statistics, and... | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
        Marco Cuturi | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-10  Statistiques Bayésiennes | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-11  Stats Bayésiennes | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-12  Optimisation avancée | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-13  Re inforcement learning | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-14  AML (Advanced Machine Learning) | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            4 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-17  Eléments logiciels pour traitement de données massives | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-18  Deep learning : models and optimization | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-19  Machine learning for finance | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-20B  Techniques avancées d'apprentissage P2 | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-21  Machine Learning for Natural Language Processing | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-22  Cloud Computing | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-23  Entrepreneuriat digital | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE-24  Big data et droit des données | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE15  Advanced Machine Learning (AML) | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE16  Advanced machinelearning (aml) | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSAE20  Techniques avancées d'apprentissage P1 | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSTA-1  Optimisation sous-différentiable et méthodes proximales | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Andres Contreras | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ENSTA-2  Introduction à la Recherche opérationnelle et données mas... | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            2.5 | 
             | 
        Zacharie Ales | 
             | 
            
                     | 
        | DS-ENSTA-2b  Recherche opérationnelle et données massives | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Zacharie Ales | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ESILV-1  Projet Big Data & Assurance | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Olivier Baes, Alexandre MOLLA, Denis Oblin | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-ESILV-2  Infrastructure de données | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Nicolas TRAVERS | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-LEC  Groupe de Lecture (A) | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            6 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P3 | 
            
                     | 
        | DS-ML-1  ML Research Seminar | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            6 | 
             | 
        Eric Moulines | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-UPSUD-1  Apprentissage et optimisation séquentiels | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            5 | 
             | 
        Gilles STOLZ | 
             | 
            
                     | 
        | DS-UPSUD-2  Graphical models for large scale content access | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        François Yvon | 
             | 
            
                     | 
        | DS-UPSUD-3  NLP | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        François Yvon | 
             | 
            
                     | 
        | DS-UPSUD-4  Estimation Bayésienne | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
             | 
             | 
        Vincent RIVOIRARD | 
             | 
            
                     | 
        | DS-UPSUD-5  Analyse Topologique des Données | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            4 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-Wavestone-1  Machine Learning Business Case | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Paul DESIGAUD, Arielle KUPERMINC, Stéphan Mir | 
             | 
            
                     | 
        | DS-télécom-1  Optimization for Data Science | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            6 | 
             | 
        Pierre Ablin, Alexandre Gramfort | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | 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 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Randal Douc, Sylvain Le Corff | 
             | 
            
                     | 
        | 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 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Alasdair NEWSON, Geoffroy Peeters | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-7  Convex Analysis and Optimization Theory | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            6 | 
             | 
        Pascal BIANCHI, Olivier Fercoq, Walid HACHEM | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-8  Machine Learning (télécom) | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Stéphan CLEMENCON, Hicham Janati, Myrto Limnios | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-9  Data Camp | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        François CAUD, Alexandre Gramfort, Thomas Moreau | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-10  Bootstrap and resampling methods in machine learning | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            2.5 | 
             | 
        François Portier | 
             | 
            
                     | 
        | DS-télécom-11  Modèles de Markov partiellement observés en signal et ima... | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Wojciech PIECZYNSKI | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-13  Computer vision | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Alasdair NEWSON | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-14  Applied Deep Learning with Python | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            5 | 
             | 
        Olivier Grisel, Charles Ollion | 
             | 
            
                     | 
        | DS-télécom-15  Audio and music information retrieval | 
        Cours scientifiques | 
         | 
         | 
            6 | 
             | 
        Geoffroy Peeters, Gaël Richard | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-16  Tail events analysis: Robustness, outliers and models for... | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Pavlo Mozharovskyi, Anne Sabourin | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-17  Multi-object estimation and filtering | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-18  Stochastic approximation and reinforcement learning | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Pascal BIANCHI | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-19  Deep Learning II | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Yohan Petetin | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-20  Natural Language Processing | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Chloe Clavel, Matthieu Labeau | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | DS-télécom-21  Introduction to Deep Learning with Python part 2 | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
             | 
             | 
        Olivier Grisel, Charles Anthelme Gaspard Ollion | 
             | 
            
                     | 
        | ECO555  Théorie des jeux | 
        PA - C5 | 
        Economie | 
        UE d'approfondissement, UE de base. | 
             | 
             | 
        Bruno Ziliotto | 
            X-AN3-P1 | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | INF-ENSAE-1A  Research Project ENSAE (PhD Track) | 
        Projet | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | INF-ENSAE-1B  Research Project ENSAE (PhD Track) P2 | 
        Projet | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | INF581  Advanced Machine Learning and Autonomous Agents | 
        PA - C4B | 
        Informatique | 
        UE de base, UE d'approfondissement. | 
            3 | 
             | 
        Patrick LOISEAU, Jesse Read | 
            X-AN3-P2 | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | LAN576FLE02  Cours de Français - MASTER/PhD Track - A0/A1 | 
        Langues | 
        Langues | 
         | 
             | 
             | 
        Julie André | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | MAP-Hackathon-1  Hackaton Carrefour 1 | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            2.5 | 
             | 
        Geneviève Robin | 
             | 
            
                     | 
        | MAP-Hackathon-2  Hackaton Carrefour 2 | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | MAP-Hackathon-3  Hi!ckathon challenge | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP513T  Initiation research TELECOM | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            10 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP514C  Concentration of Measure | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | MAP554C  Elements of Functional Analysis and Measure Theory | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            7.5 | 
             | 
        David Gérard-Varet | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | MAP566B  Processus Markov & Applications | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            7.5 | 
             | 
        Vincent Bansaye, Clément Rey | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP654I  Practical introduction to machine learning | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Rémi FLAMARY, Ekhine IRUROZKI | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | MAP658  Introduction to Time series | 
        Cours scientifiques | 
         | 
         | 
            2.5 | 
             | 
        François Roueff | 
             | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | MAP660  Deep Learning For Medical Imaging | 
        Cours scientifiques | 
         | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP661A  Apprentissage pour les séries temporelles | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | MAP661H  Image denoising : the human machine competition | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | MAP661K  Machine Learning with Kernel Methods | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP664  Rapport alternance | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            18 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | MAP670  Stage Master 2 DS | 
        Stage | 
         | 
         | 
            20 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P3 | 
            
                     | 
        | MAP670A  Computational Statistics | 
        PA - C1 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Stéphanie Allassonnière | 
             | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | MAP670C  Reinforcement Learning (M2DS) | 
        PA - C5 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Erwan Le Pennec | 
            X-AN3-P1 | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | MAP670F  Theorical Guidelines for High-dimensional Data Analysis | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
        Christophe Giraud | 
             | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | MAP670G  Data Stream Processing | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Mariam Barry, Sathiya Prabhu Kumar, Maurras TOGBE | 
            X-AN3-P1 | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | MAP670H  High-dimensional Matrix Estimation | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Karim Lounici | 
            X-AN3-P1 | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | 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 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Aymeric DIEULEVEUT | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | MAP670M  Causal Inference | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Marianne CLAUSEL, Imke Mayer | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP670N  Advanced Learning for text and graph Data | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            6 | 
             | 
        Michalis Vazirgiannis | 
            X-AN3-P1P2 | 
            
                     | 
        | MAP670P  Law and ethics of artificial intelligence | 
        PA - C8 | 
         | 
         | 
            3 | 
             | 
        Winston MAXWELL | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP670Q  Machine Learning | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
             | 
             | 
        Stéphan CLEMENCON, Myrto Limnios | 
             | 
            
                     | 
        | MAP670R  Advanced topics in Deep Learning | 
        PA - C3 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Edouard Oyallon | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP670T  Data Challenge NLP | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Karim Lounici | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | MAP670U  Monte Carlo Methods: from MCMC to Data -based Generative ... | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            6 | 
             | 
        Randal Douc, Alain Durmus, Emmanuel Gobet | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | MAP670i  Structured Data: Learning and Prediction | 
        PA - C8 | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            3 | 
             | 
        Florence D'Alche-Buc, Slim ESSID, Tamim El Ahmad, Charlotte LACLAU, Luc MOTTE | 
            X-AN3-P2 | 
            
                            
                    
                
                     | 
        | SOD311  Optimal Control of Ordinary Differential Equations ODEs | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P1 | 
            
                     | 
        | SOD312  Markov decision processes: dynamic programming and applic... | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | SOD313  Optimisation des grands systèmes | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | SOD321  Optimisation discrète | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | SOD323  Théorie de la complexité | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | SOD324  Méta-heuristiques | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | SOD331  Identification pour l'automatique | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | SOD332  Geometric control | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
            X-AN3-P2 | 
            
                     | 
        | SOD333  Filtrage bayésien optimal et approximation particulaire | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | SOD334  Séries chronologiques non linéaires | 
        Cours scientifiques | 
        Mathématiques appliquées | 
         | 
            2.5 | 
             | 
         | 
             | 
            
                     | 
        | STGM2  Stage M2 | 
        Stage | 
         | 
         | 
            18 | 
             | 
        Rémi FLAMARY, Eric Moulines, Nizar Touzi | 
            X-AN3-P3 | 
            
                            
                    
                
                     |