Diplôme de l'école normale supérieure Paris-Saclay - master mathématiques, vision, apprentissage (MVA) 2ème année - BC02 mobiliser et produire des savoirs hautement spécialisés

• Diplôme de l'école normale supérieure Paris-Saclay - Code CertifInfo 116693
  • Niveau de qualification : 7 - Savoirs hautement spécialisés

Objectifs

L'essor gigantesque de l'usage des données numériques dans tous les domaines de la science, de la technologie et de la société nécessite la formation de chercheurs mathématiciens de haut niveau maîtrisant l'acquisition et le traitement des données numériques d'une part, et leur interprétation automatique d'autre part. Ces deux aspects sont strictement complémentaires et sont reflétés dans les trois termes caractérisant le parcours MVA :
« V comme vision » - images, vidéo, image de synthèse, mais aussi son et autres données alpha-numériques,
« A comme apprentissage » - tous les algorithmes classiques et nouveaux de représentation et d'interprétation des données dans les champs émergents requérant une compréhension fine de leur structure et de leur géométrie.
« M comme mathématiques » - car le parcours aborde le traitement et l'analyse des données en tant que discipline mathématique, dans la mesure où elle renouvelle les mathématiques.
Citons parmi ses acquis retentissants et récents le « compressed sensing », la théorie des ondelettes, le boosting, la complétion de matrices...
Le master M2 MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage), créé et piloté par le département d'enseignement et de recherche en mathématiques et adossé au Centre Borelli de l'ENS Paris-Saclay, a été créé en 1996. En coopération avec plusieurs partenaires académiques, il forme aux métiers de Recherche, Développement et Innovation pour les organismes et entreprises publics et privés dans le domaine des mathématiques appliquées au traitement des données, des images et des signaux.

Programme de la formation

Le parcours MVA fournit une formation de haut niveau permettant aux mathématiciens, informaticiens, ingénieurs, ou physiciens de formation, de découvrir un faisceau de concepts, modèles et algorithmes leur permettant d'aborder des sujets de recherche aux interfaces numériques des mathématiques.
L'ancrage de la majorité des cours dans des domaines d'application permet au public d'appréhender tous les aspects d'un projet de recherche appliquée, jusqu'à la validation des méthodologies et des algorithmes via l'expérimentation numérique sur des données réelles.
Les thèmes mathématiques couverts sont multiples : techniques de représentation des signaux, méthodes variationnelles et EDP en analyse d'images, compressed sensing, théorie probabiliste de l'apprentissage, matrices aléatoires, optimisation convexe, théorie des espaces de formes, méthodes à noyaux pour l'apprentissage, modèles graphiques, apprentissage par simulation markovienne, théorie du contrôle et apprentissage par renforcement...

Validation et sanction

Diplôme de l'école normale supérieure Paris-Saclay

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus