Descriptif
Ce cours fait partie du M2 Data Science de l'Institut Polytechnique de Paris La description du cours est située sur la page (choisir connexion anonyme)Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissage À l'issue de l'UE, l'élève sera capable de: \- Utiliser la théorie de la dualité en analyse convexe pour résoudre des problèmes d’optimisation \- Choisir les algorithmes d’optimisation appropriés en fonction des contextes applicatifs rencontrés \- Comprendre les fondements mathématiques nécessaires à la poursuite d’un travail de thèse en mathématiques appliquées. Compétences de rattachement (et justification) \- BC10.3 – Analyser une résolution par des approches formelles ou mathématiques; Justification : L’UE permet de comprendre et résoudre des problèmes d’optimisation qui sont omniprésents dans le domaine de la science des données et du traitement du signal. \- BC5.1 – Modéliser mathématiquement une situation, des données, des phénomènes physiques dans le contexte du numérique; Justification : L’UE fournit les outils nécessaires pour une modélisation rigoureuse de problèmes issus de la science des données et du traitement du signal, tels que la reconstruction d’image, la modélisation de problème de transports ou de contrôle.
15 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées (Institut polytechnique de Paris)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 7 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 6 ECTS
