Diplômes concernés
Composition du parcours
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MAP670C DS-télécom-1 DS-ENSAE-8 DS-ENSAE-9 ECO555 MAP654I MAP670U MAP670Q
v2.11.0 (5509)
- Accueil
| UE | Type d'enseignement | Domaines | Catégorie d'UE | Volume horaire | Responsables | Site pédagogique |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | Marco Cuturi | |||
| DS-télécom-1 Optimization for Data Science | PA - C8 | Mathématiques appliquées | Pierre Ablin, Alexandre Gramfort |
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| ECO555 Théorie des jeux | PA - C5 | Economie | UE de base, UE d'approfondissement. | Bruno Ziliotto | ||
| MAP654I Practical introduction to machine learning | Cours scientifique | Mathématiques appliquées | Rémi FLAMARY, Ekhine IRUROZKI |
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| MAP670C Reinforcement Learning (M2DS) | PA - C5 | Mathématiques appliquées | Erwan Le Pennec | |||
| MAP670Q Machine Learning | PA - C8 | Mathématiques appliquées | Stéphan CLEMENCON, Myrto Limnios |
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| MAP670U Monte Carlo Methods: from MCMC to Data -based Generative ... | PA - C8 | Mathématiques appliquées | Randal Douc, Alain Durmus, Emmanuel Gobet |
