Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Posséder des connaissances mathématiques intégrées et pointues
• -Pouvoir mobiliser les mathématiques de bachelier pour traiter de questions complexes et posséder une expertise profonde de celles-ci, prolongeant celle développée en bachelier.
• -Être capable d'utiliser ses connaissances antérieures pour apprendre des mathématiques de haut niveau de manière autonome.
• -Être à même de rechercher la littérature mathématique de manière efficace et pertinente.
• -Être capable de lire des articles de recherche dans au moins une discipline des mathématiques
• Être capable d'innovation pour résoudre une problématique inédite en mathématiques ou dans leurs applications
• -Pouvoir mobiliser ses connaissances, rechercher et analyser diverses sources d'information afin de proposer des solutions éventuellement innovantes à des problématiques inédites ciblées.
• -Pouvoir faire usage de l'outil informatique de manière appropriée, au besoin en développant un petit programme.

Acquis d'apprentissage de l'UE

- modéliser un système à l'aide d'une chaîne de Markov et déterminer son comportement; - savoir utiliser la factorisation matricielle et tensorielle pour effectuer de l'apprentissage non supervisé ;

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

Cette UE présente et analyse différents modèles de données: chaînes de Markov et leurs applications (PageRank de Google, files d'attente, etc.), et la factorisation matricielle et tensorielle. 
 

Compétences préalables

Probabilité et statistiques, optimisation