v2.11.0 (5549)

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
APM_5OD1A_TA Optimal control of ordinary differential equations ODEs Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Sourour ELLOUMI
APM_5OD2A _TA Markov decision processes: dynamic programming and applic... Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD13_TA Optimization and approximation problems Cours scientifiques Applied Maths, Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD14_TA Optimisation coopérative pour les sciences des données Cours scientifiques Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande, Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD21_TA Optimisation discrète Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD22_TA Integer Optimization for machine learning Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Zacharie ALES,
Sourour ELLOUMI
APM_5OD23_TA Théorie de la complexité Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD24_TA Métaheuristiques Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD31_TA Identification pour l'automatique Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD32_TA Geometric control Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD33_TA Filtrage bayésien optimal et approximation particulaire Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5OD34_TA Séries chronologiques non linéaires Cours scientifiques Applied Maths UE d'approfondissement. 21 Andrea SIMONETTO
APM_5RO01_TA Base de l'optimisation dans les graphes Enseignement spécifique des masters 40 Sourour ELLOUMI
APM_5RO02_TA Optimisation dans l'incertain Enseignement spécifique des masters Sourour ELLOUMI,
Andrea SIMONETTO
APM_5RO06_TA Méthodes de décomposition en PLNE Enseignement spécifique des masters Sourour ELLOUMI,
Andrea SIMONETTO
APM_5RO07_TA initiation à la recherche Enseignement spécifique des masters 15 Sourour ELLOUMI
APM_5RO08_TA Conférences industrielles Enseignement spécifique des masters 20 Sourour ELLOUMI
APM_5RO09_TA Projet de modélisation et résolution de problèmes de RO Enseignement spécifique des masters Sourour ELLOUMI,
Andrea SIMONETTO
COSI313 Gouvernement et croissance des entreprises multinationales Enseignement spécifique des masters Richard LE GOFF
COSI330 Digital transformation Enseignement spécifique des masters Richard LE GOFF
COSI331 Systèmes d'information Enseignement spécifique des masters Richard LE GOFF
COSI341 Analyse des données relationnelles 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
MVA-1 Computational Statistics Cours scientifiques
MVA-2 Object recognition et computer vision Cours scientifiques
MVA-3 Bayesian Machine Learning Cours scientifiques
SOD-COMP Enseignements scientifiques et techniques M2/3A Cycle Ing... Cours scientifiques
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