Intelligence Artificielle, Systèmes, Données - Mathématiques - 2e année de Master

Descriptif des cours

Cours obligatoires

  • Optimization for Machine Learning
  • Foundations of Machine Learning
  • Reinforcement learning
  • Data Science Lab
  • Large dimensional statistics
  • Optimal transport (ENS)
  • Bayesian inference

Cours optionnels - 5 cours à choisir parmi :

  • Computational statistics methods and MCMC
  • Bayesian machine learning
  • Graphical models
  • Dimension reduction and manifold learning
  • Non-convex inverse problems
  • Mixing times of Markov chains
  • Kernel methods
  • Large language models
  • Deep learning for image analysis
  • Data acquisition, extraction and storage

PSL Week

Bloc stage


Modalités pédagogiques

A compter de janvier 2025, les cours seront dispensés au 16 bis rue de l'Estrapade, 75005 Paris.

La formation démarre en septembre et la présence en cours est obligatoire.


Stages et projets tutorés

L'étudiant(e) choisit librement un stage proposé par l'un des enseignants, un stage en entreprise proposé dans le cadre de la "bourse des stages", ou un stage d'origine différente ayant reçu l'agrément du responsable du Master. Le stage doit être effectué après inscription du Master. Il doit présenter un enjeu scientifique réel et le développement applicatif d'un des thèmes développés dans le master.
La durée est de quatre mois minimum, entre avril et septembre de l'année universitaire en cours. Sauf dérogation exceptionnelle, le stage doit se terminer au plus tard fin septembre.