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Institutions européennes 2024_Institutions_européennes See course
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Marketing de l'innovation 2024_M2 IVR EAD_Marketing See course
Conférence notes infrapaginales entre référence et révérence 24-25 Conférence école doctorale_1

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L1 Arts et civilisation parcours personnel après 1600 S1 UEVE2425M_V1MU00316 See course
L1 Géologie 2 S2_COPIE UEVE2324_B2PS004C01_COPIE See course
Remise à niveau en économie 2024_JEG5UX3 See course
Big Data Workshop 24-25_D5BS169A See course
Enjeux d'une chimie soutenable Niveau 1_2024_Test Enjeux d'une chimie soutenable Niveau 1_2024_Test See course
(L3A) GPI Gestion de Projets Informatiques UEVE2425M_SP_L3 Informatique parcours Méthode info. appli. gestion entrep See course
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Adaptation Hôtes-virus_(MYA2I115) UVSQ_2024_MYA2I115 See course
APM_5MSE1_TA - Machine learning (3A/Master - 2024-25) ENSTA_OCC_12578

Ce cours propose une introduction à l’apprentissage par renforcement. Il est basé sur la nouvelle édition du livre "Reinforcement Learning : An Introduction" de R. Sutton et A. Barto (disponible en ligne).

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DIU Accueil des urgences pédiatriques 2024-2025 BDUAUP_2024 See course
R5.02 - Gestion des entrepots : approfondissement UEVE2425M_B3MLTMSCD-S5-GEA See course
UC1-20-Approfondissement en mathématiques_2024-25 APT_23069_UC1_20_2024_25 Introduction

Cette UC se propose d'aborder différents concepts mathématiques traditionnellement peu ou pas traités dans les cursus de l'école. Les objectifs sont :
- de satisfaire la curiosité des étudiants qui s'intéressent aux mathématiques ;
- de proposer des cours avec un niveau de formalisme plus élevé, sur des notions plus avancées et/ou qui n'ont pas pu être explorées en détail par ailleurs dans la formation ;
- de constituer un tremplin pour celles et ceux qui voudraient poursuivre dans un Master de mathématiques ou dans n'importe quelle formation faisant un usage plus important des mathématiques.

Programme

Mathématiques générales
- Algèbre linéaire et bilinéaire
- Théorie de la mesure
Probabilités et statistiques
- Variables aléatoires, types de convergences, inégalités classiques
- Vecteurs gaussiens
- Processus gaussiens
- Chaînes de Markov
Mathématiques déterministes
- Calcul différentiel
- Optimisation (théorie et méthodes numériques)

Organisation du cours
Volumes horaires
Cours : 20h
TD : 20h
Travail personnel : 8h

Modalités d'évaluation
L'évaluation sera effectuée à l'aide d'un travail en groupe à faire en autonomie. Les enseignants se rendront disponibles pour répondre aux questions sur ce devoir.
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FC9SI09 - Les enjeux green IT dans le Cloud et datacenter TPT_UE_25069 See course