Mathématiques, Modélisation, Apprentissage
⚠️ Attention : cette formation ne semble actuellement plus dispensée ⚠️
Le Master de Mathématiques, Modélisation, Apprentissage est organisé sur la base d’un M1 commun et d’un M2 offrant différentes options. Le M1 MMA est centré sur les différents aspects des mathématiques appliquées. Il a pour objectif de donner une solide culture de base en analyse, probabilité et statistique, tout en préparant aux parcours proposés en deuxième année. Le M2 MMA propose une formation avancée dans les domaines des probabilités, des statistiques, de la modélisation mathématique, du traitement d’images et des applications des mathématiques aux sciences du vivant en cohérence avec les thématiques du laboratoire MAP5. Le M1 MMA permet également de postuler au master Mathématiques, vision, apprentissage (MVA), dans le cadre d’un partenariat de formation entre l’Université Paris Saclay et Université de Paris.
Former des spécialistes en Apprentissage et en Modélisation aléatoire et déterministe, en vue d’applications en Imagerie ou en Sciences du vivant (Biologie, Santé, Médecine).
L’objectif est de former des spécialistes en mathématiques appliquées. La formation est destinée aux étudiants qui veulent se spécialiser en probabilité, statistique, traitement d’image, ou modélisation déterministe et numérique. Les débouchés concernent les métiers de la recherche (thèse de doctorat ), aussi bien dans le public que dans les départements R&D en entreprise, ainsi que tous les métiers liées à l’analyse d’image ou de données.
Le Master 1 propose une solide formation en mathématiques et mathématiques appliquées.
Le Master 2 forme aux techniques d’optimisation et d’apprentissage, avec des spécialisations dans les domaines de la modélisation probabiliste, des biostatistiques et du traitement d’image.
Les intervenants sont des enseignants-chercheurs de l’UFR de Mathématique et Informatique et de l’UFR Biomédicale, membres du Laboratoire MAP5 (UMR Cnrs 8145), des chercheurs de l’INRA, du CNRS, de l’Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire (IRSN).
- Data Scientist
- Ingénieur statisticien
- Ingénieur en calcul scientifique
- Ingénieur d'Etudes Décisionnelles
- Chef de projet informatique
- Chargé d'études actuarielles
- Recherche publique (Université, CNRS, INRIA, CEA, CNES, INRA,
INSERM,…), services de recherche des hôpitaux - Industrie (Alcatel, Sagem, General Electric, Thales,…)
- Laboratoires pharmaceutiques (GSK, Sanofis-aventis)
- Thèse en laboratoires universitaires ou dans des équipes de recherche en
entreprise - Ingénieurs experts en imagerie ou en bio-statistiques
M1 Semestre 1 (Mathématiques, Modélisation, Apprentissage)
Probabilités avancées (MT2AM010)
Analyse fonctionnelle (MT2AM030)
Modélisation déterministe (MT2AM060)
Théorie de l'information (MT2AM070)
Anglais (MT2AM080)
M1 Semestre 2 (Mathématiques, Modélisation, Apprentissage)
Méthodes variationnelles et EDP (MT2BM040)
Distributions et théorie de l'échantillonnage (MT2BM050)
Optimisation sous contrainte (MT2BM060)
Bases pour le traitement d'image (MT2BM070)
M2 Semestre 3 (Mathématiques, Modélisation, Apprentissage)
Optimisation déterministe (MT2CM010)
Algorithmes stochastiques (MT2CM020)
Apprentissage en grande dimension (MT2CM040)
UE Image et modélisation pour la biologie, 4 ECUE à choisir parmi