- Enseignant: Pascal Desbarats
- Enseignant: Youness Rekass
- Enseignant: Sofian Maabout
- Enseignant: Dominique Maurel
- Enseignant: Jenny Benois Pineau
- Enseignant: Akka Zemmari
- Enseignant: Pascale Robson
- Enseignant: Agastya Catapoule Kichenassamy
La partie RO de ce cours présente des algorithmes d'optimisation, basés sur l'utilisation de la théorie des graphes : plus courts chemins, arbres de poids minimum, flots...
Il contient également une partie dédiée à la conduite de projets.
- Enseignant: Olivier Baudon
Ce cours contient les informations pédagogiques et administratives nécessaires aux étudiants du Master MIAGE
- Enseignant: Jose-Louis De Miras
- Enseignant: Marie Delavenne
- Enseignant: Joanne Hamet
- Enseignant: Virginie Mas
- Enseignant: Ines Neyrat
- Enseignant: Daniel Cohen
- Enseignant: Daniel Mouly
Version en ligne du cours 4TYE805U - module Sécurité des Développements d'Applications
- Enseignant: Daniel Cohen
- Enseignant: Daniel Mouly
Version en ligne du cours 4TYE805U - module Sécurité des Développements d'Applications
- Enseignant: Olivier Baudon
- Enseignant: Daniel Cohen
- Enseignant: Daniel Mouly
Version en ligne du cours 4TYE805U - module Sécurité des Développements d'Applications
- Enseignant: Olivier Baudon
- Enseignant: Daniel Cohen
- Enseignant: Daniel Mouly
Cours Web Services : introduction et pratique des technologies Web.
Le cours et les TDs sont délivrés par Mme Jenny Benois-Pineau, M. Luc Gracianette
- Enseignant: Jenny Benois Pineau
- Enseignant: Luc Gracianette
Plan de Continuité Pédagogique de la MIAGE.
- Enseignant: Pamela Baillette
- Enseignant: Jenny Benois Pineau
- Enseignant: Catherine Davesne
- Enseignant: Marie Delavenne
- Enseignant: Luc Gracianette
- Enseignant: Alain Griffault
- Enseignant: Christophe Maillet
- Enseignant: Jean Francois Marckert
- Enseignant: Virginie Mas
- Enseignant: Henri Nicolas
- Enseignant: Frederic Pourtier
Le cours est divisé en 3 parties:
1. Rappel d'éléments de probabilités élémentaires
2. Simulation de variables aléatoires (partie courte)
3. Chaîne de Markov et processus de décision Markovien
Les notes de cours sont disponibles à cette adresse:
https://www.labri.fr/perso/marckert/Miage.pdf
- Enseignant: Jean Francois Marckert
- Enseignant: Akka Zemmari
IA
Data Analysis
Machine Learning
Deep Learning
- Enseignant: Akka Zemmari
Ce cours a pour objectif l'acquisition des aspects suivants:
- Régression linéaire simple et multiple : approche empirique et probabiliste.
- Analyse en composantes principales.
- Classification hiérarchique ascendante et regroupement par la méthode des centres mobiles.
- Analyse de variance et mise en place de groupes homogènes éventuels.
- Etude de liaison entre deux variables qualitatives : test du chi deux d'indépendance.
- Analyse factorielle des correspondances.
- Enseignant: Akka Zemmari