Data science and EDP

Course coordinator : Bruno Després

La majeure Sciences des données et EDP (SDEDP) est l’une des Majeures proposées par la spécialité Mathématiques de la Modélisation, seconde année du Master Mathématiques et Applications.

La montée en puissance des méthodes fondées sur les données (en particulier grâce au développement de l’apprentissage profond) donne une alternative aux approches plus classiques (fondées sur la mise en équation par des EDP et leur résolution numérique) pour modéliser les phénomènes réels.

La Majeure SDEDP vise à former des étudiants à ces deux types de modélisation et à l’ensemble des techniques mathématiques permettant de les combiner efficacement.

Les cours proposés couvrent les domaines suivants :

Course title Lecturer(s) Type Course Code
Méthodes du premier ordre pour l'optimisation non convexe et non lisse Pauline Tan Fundamental MU5MAM71
High performance computing for numerical methods and data analysis Laura Grigori, Emile Parolin Fundamental MU5MAM29
Réduction de dimension linéaire et nonlinéaire Applications aux EDP, problèmes inverses et science des données Albert Cohen Fundamental MU5MAM95
Quelques grands algorithmes d’hier et d’aujourd’hui Bruno Després (coordinator) Fundamental MU5MAM55
Optimisation sous contraintes d’EDP Beniamin Bogosel Fundamental MU5MAM94
Control in Finite and Infinite Dimension Emmanuel Trélat Fundamental MU5MAM53
Flots de gradient et particules en interaction en théorie de l’apprentissage Borjan Geshkovski Specialised MU5MAM60
Méthodes de tenseurs pour la résolution d'EDPs en grande dimension Virginie Ehrlacher, Mi-Song Dupuy Specialised MU5MAM84
Réseaux de neurones et approximation numérique adaptative Bruno Després Specialised MU5MAM91