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Parcours de domaine - 3A Par. SOD : 3A Parcours Sciences de l'optimisation et des données

Descriptif

Le parcours «SOD» s’adresse aux étudiants désireux d’acquérir des compétences poussées en Sciences de la Décision (optimisation, recherche opérationnelle, commande) et en Sciences des Données, dans les aspects à la fois mathématiques et numériques. Il forme les futurs ingénieurs capables de générer des connaissances à partir de grandes masses d’informations disponibles, et capables de concevoir et d'utiliser des modèles mathématiques en vue de commander et d'optimiser des systèmes très variés comme ceux que l'on rencontre dans les domaines de l'énergie et des transports. La formation repose sur l'approfondissement des connaissances acquises en première et deuxième années en optimisation (combinatoire et continue), en commande, en probabilités et en statistique.

Objectifs

Maîtriser de manière approfondie les  outils mathématiques et algorithmiques en optimisation combinatoire et continue, ainsi qu’en commande.

Être capable de concevoir et d'utiliser des modèles mathématiques en vue de commander et d'optimiser des systèmes très variés, comme ceux que l'on rencontre dans les domaines de l'énergie, des transports et des services.

Composition du parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
COSI313 Gouvernement et croissance des entreprises multinationales Enseignement spécifique des masters Richard LE GOFF
COSI331 Systmes d'information Enseignement spécifique des masters Richard LE GOFF
COSI341 Méthodes d'analyse de données et théorie des graphes Enseignement spécifique des masters Richard LE GOFF
DS-1 Deep learning I Cours scientifiques
DS-2 An introduction to machine learning theory Cours scientifiques
DS-3 Reinforcement learning Cours scientifiques
DS-4 Deep learning II Cours scientifiques
DS-5 Data Camp Cours scientifiques
M2-OPTIM-SO Stochastic Optimization Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 33 Sorin-Mihai GRAD
MPRO-CI Conférences industrielles Cours scientifiques 20 Sourour ELLOUMI
MPRO-OG Optimisation dans les graphes Enseignement spécifique des masters 40 Sourour ELLOUMI
MPRO-OS Optimisation stochastique Enseignement spécifique des masters 20 Sourour ELLOUMI
MPRO-PM Programmation mathématique Enseignement spécifique des masters Applied Maths UE d'approfondissement. 28 Sourour ELLOUMI
MVA-1 Computational Statistics Cours scientifiques
MVA-2 Object recognition et computer vision Cours scientifiques
MVA-3 Reinforcement learning Cours scientifiques
SOD-COMP Enseignements scientifiques et techniques M2/3A Cycle Ing... Cours scientifiques
SOD311 Optimal control of ordinary differential equations ODEs Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD312 Markov decision processes: dynamic programming and applic... Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD313 Optimization and approximation problems Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI,
Sorin-Mihai GRAD
SOD314 Optimisation coopérative pour les sciences des données Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI,
Andrea SIMONETTO
SOD321 Optimisation discrète Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD322-part2 Recherche opérationnelle et sciences des données - partie... Cours scientifiques UE d'approfondissement. 28 Zacharie ALES,
Sourour ELLOUMI
SOD323 Théorie de la complexité Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD324 Métaheuristiques Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD331 Identification pour l'automatique Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD332 Geometric control Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD333 Filtrage bayésien optimal et approximation particulaire Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
SOD334 Séries chronologiques non linéaires Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 28 Sourour ELLOUMI
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