Première année du MPRO à l'IPP

Organisation détaillée

Au sein de l'Institut Polytechnique de Paris, le master 1 du MPRO peut être suivi dans une des écoles suivantes.

Cours proposés par l'ENSTA Paris

Cours obligatoires (20 ECTS)

Code	Intitulé	Ects
RO201 ou RO202	Recherche opérationnelle	2,5
RO203	Jeux, graphes, RO	5
OPT201	Optimisation 1	2,5
SIM201	Programmation scientifique en c++	2,5
SIM202	Projet encadré simulation numérique	2,5
PRB201	Chaînes de Markov	2,5
STA201	Modélisation statistique	2,5

Cours Optionnels (choisir au moins 18 ECTS)

Code	Intitulé	Ects
PRB202	Martingales	2,5
IC202	Information et Réseaux	5
SIM203	Calcul scientifique à hautes performances	5
STA203	Apprentissage statistique	5
STA210	Méthodes num statistiques	5
OPT202	Optimisation 2	2,5
MI203	Apprentissage automatique	2,5
IN201	Systèmes d'exploitation	2,5
IN203	Programmation parallèle	2,5
IN210	Test et validation de logiciels	2,5
IN207 ou IN206	Bases de données	2,5
IN204	Génie logiciel et programmation orientée objet	5

Cours proposés par Télécom Sud Paris

Cours obligatoires

Code	Intitulé	Ects
MAT3601	Statisiquess et Analyse de données	30
MAT3602	Optimisation	30
CSC 3101	Algorithmes et langages de programmation	30
SIC 3101	Probabilités	30
MAT 4101	Calcul scientifique	30
NET 3601	Performances de réseaux	30

Cours Optionnels

Code	Intitulé	Ects
CSC 4524	Algorithmique des flux de données	45
MAT 4506	Apprentissage statistique	45
MAT 4501	Inférences bayésiennes dans des modèles markoviens	45
MAT 4102	Apprentissage, classification automaitque, data mining	30
MAT 4103	Statistique appliquée	30
	Optimisation (cours qui n'exsite pas encore)	45
IN204	Génie logiciel et programmation orientée objet	5

Cours proposés par Polytechnique

Cours obligatoires

Code	Intitulé	Ects
INF550	Advanced Algorithmics	4
MAP557	Recherche operationnelle
ECO555	Theorie des jeux
INF554	Machine Learning I
INF569	Decision theory, with applications to energy systems
INF516	projet 3A, Optimisation	3
INF580	Large scale mathematical optimization

Cours Optionnels (choisir 2 cours)

Code	Intitulé	Ects
INF561	Randomization in Computer Science
INF581	Advanced Topics in Artificial Intelligence
MAP562	Optimal design of structures
MAP569	Machine Learning II

Cours proposés par Télécom Paris

Cours obligatoires (22,5 ECTS)

Code	Intitulé	Ects
MDI210	Analyse numérique et optimisation continue	2,5
MITRO 201	Logique	2,5
MITRO 202	Calculabilité	2,5
MITRO 203	Théorie de la complexité	2,5
MITRO 209	Graphes et partitionnement de données	2,5
MITRO 205	Analyse combinatoire et optimisation combinatoire	2,5
MITRO 206	Théorie des jeux	2,5
MITRO 207	Calcul réparti par topologie combinatoire	2,5
MITRO 208	Algorithmique avancée	2,5

Cours Optionnels (choisir au moins 30 ECTS)

Code	Intitulé	Ects
ACCQ 201	Structures algébriques finies	2,5
ACCQ 202	Théorie de l’information	2,5
ACCQ 203a	Algèbre computationnelle I	2,5
ACCQ 204	Codage correcteur d’erreurs	2,5
ACCQ 205	Introduction aux courbes algébriques	2,5
ACCQ 206	Introduction à l’information et au calcul quantique	2,5
ACCQ 207	Morceaux choisis en cryptographie mathématique	2,5
ACCQ 203b	Algèbre computationnelle II	2,5
MACS 201a	Hilbert spaces and Probability	2,5
MACS 201b	Hilbert spaces and Probability	2,5
MACS203a	Martingales and Asymptotic Statistics Part 1	2,5
MACS203b	Martingales and asymptotic statistics Part 2	2,5
MACS205a	Numerical analysis (part I)	2,5
MACS205b	Numerical analysis (part II)	2,5
MACS207a	Stochastic calculus (Part I)	2,5
MACS207b	Continuous time Markov chains and martingales	2,5
SD201	Mining of Large Datasets/Exploration des grands volumes de données	2,5
SD202	Databases / Bases de données	2,5
SD-TSIA204	Statistics: linear models/Statistique : modèles linéaires	2,5
SD-TSIA211	Optimization for Machine Learning	2,5
SD-TSIA210	Machine Learning	2,5
SD-TSIA205	Advanced Statistics/Statistique avancée	2,5
SD206	Logic and Knowledge Representation/Logique et représentations des connaissances	2,5
SD212	Graph Mining	2,5
SD-TSIA214	Machine Learning for Text Mining	2,5
SD213	Symbolic Natural Language Processing	2,5
TSIA202a	Séries chronologiques (partie 1)	2,5
TSIA202a	Séries chronologiques (partie 2)	2,5
IA304	Probabilistic Models and Machine Learning	2,5
IA306	Deep learning	2,5
IMA203	Méthodes variationelles et bayésiennes et optimisation discrète	2,5
RIO208	Modélisation stochastique	2,5
SR2I202	Services de sécurité et mécanismes de cryptographie	2,5
MDI220	Statistiques	2,5
SLR206	Fondements des algorithmes répartis	2,5