v2.3.2 (2860)

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
SOD311 Optimal control of ordinary differential equations ODEs Cours scientifique Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande, Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 33 Pierre CARPENTIER
SOD312 Markov decision processes: dynamic programming and applic... Cours scientifique Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande, Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 33 Pierre CARPENTIER
SOD313 Optimisation des grands systèmes Cours scientifique Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande, Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 21 Pierre CARPENTIER
SOD314 Optimisation non différentiable et méthodes proximales Cours scientifique Optimisation, Recherche opérationnelle et Commande, Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 21 Pierre CARPENTIER
SOD321 Programmation mathématique Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 21 Pierre CARPENTIER,
Sourour ELLOUMI
SOD322 - part 3 Recherche opérationnelle et données massives - partie 3 Cours scientifique UE d'approfondissement. Zacharie ALES,
Pierre CARPENTIER,
Sourour ELLOUMI
SOD322-part 1 Recherche opérationnelle et données massives - part 1 Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 31.5 Zacharie ALES,
Pierre CARPENTIER,
Sourour ELLOUMI
SOD322-part2 Recherche opérationnelle et données massives - partie 2 Cours scientifique UE d'approfondissement. 28 Zacharie ALES,
Pierre CARPENTIER,
Sourour ELLOUMI
SOD323 Théorie de la complexité Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 19.5 Pierre CARPENTIER,
Sourour ELLOUMI
SOD324 Métaheuristiques Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 22 Pierre CARPENTIER,
Sourour ELLOUMI
SOD331 Identification pour l'automatique Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 21 Pierre CARPENTIER
SOD332 Geometric control Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 21 Pierre CARPENTIER
SOD333 Filtrage bayésien optimal et approximation particulaire Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 21 Pierre CARPENTIER
SOD334 Séries chronologiques non linéaires Cours scientifique Mathématiques et leurs applications UE d'approfondissement. 28 Pierre CARPENTIER
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