Première année du MPRO à l'IPP

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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)

Sigle 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)

Sigle 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 (xxx ECTS)

Sigle 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 (choisir au moins xxx ECTS)

Sigle 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

Cours proposés par Polytechnique

Cours obligatoires (xxx ECTS)

Sigle 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)

Sigle 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)

Sigle 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)

Sigle 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