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 |
|