Master mention mathématiques et applications parcours mathématiques, modélisation et apprentissage statistique (MMAS) - 1ère année

• Master mention mathématiques et applications - Code CertifInfo 117338
  • Niveau de qualification : 7 - Savoirs hautement spécialisés

Objectifs

Former des spécialistes en Apprentissage et en Modélisation aléatoire et déterministe, en vue d'applications en Imagerie ou en Sciences du vivant (Biologie, Santé, Médecine).

L'objectif est de former des spécialistes en mathématiques appliquées. La formation est destinée aux étudiants qui veulent se spécialiser en probabilité, statistique, traitement d'image, ou modélisation déterministe et numérique. Les débouchés concernent les métiers de la recherche (thèse de doctorat), aussi bien dans le public que dans les départements R&D en entreprise, ainsi que tous les métiers liées à l'analyse d'image ou de données.

Le Master 1  propose une solide formation en mathématiques et mathématiques appliquées.

Le Master 2  forme aux techniques d'optimisation et d'apprentissage statistique, avec des spécialisations dans les domaines de la modélisation probabiliste, des biostatistiques et du traitement d'image.
Intervenants. Les intervenants sont des enseignants-chercheurs de l'UFR de Mathématique et Informatique et de l'UFR Biomédicale, membres du Laboratoire MAP5 (UMR CNRS 8145), des chercheurs de l'INRA, du CNRS, de l'Institut de radioprotection et de sûreté nucléaire (IRSN).

Programme de la formation

Le parcours est composé de 3 semestres de cours à l'Université, suivis d'un semestre de stage.

La première année ne propose aucun cours optionnel. Le premier semestre est constitué de six cours d'analyse et de probabilités et d'un cours d'anglais. Le second semestre comporte également six cours d'analyse, probabilités, statistiques et traitement d'images, et une UE projet qui permet de préparer l'insertion professionnelle des étudiants.

Probabilités avancées

M1 Semestre 1 (Mathématiques, Modélisation et Apprentissage Statistique)

Analyse 1

Programmation

Optimisation

Équations Différentielles Ordinaires, Modélisation, Analyse, et Simulation

UE au choix : R pour la Science des Données, UE Engagement, UE Sport, ou UE d'ouverture

Anglais

M1 Semestre 2 (Mathématiques, Modélisation et Apprentissage Statistique

Statistique

Machine Learning 1

Analyse 2

Introduction aux EDP et méthodes numériques associées

Chaînes de Markov

Bases pour le traitement d'image

UE CAPEMPLOI

UE Ouverture Professionnelle

Validation et sanction

Master mention mathématiques et applications

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus