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Les précédents stages Liesse

Promenades aléatoires dans les graphes - 23/05/2017

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Les graphes sont les objets mathématiques de référence pour décrire la manière dont notre monde est connecté, qu’il s’agisse du monde réel (réseau routier, réseau des liaisons aériennes, Internet) ou virtuel (réseaux sociaux, Web, Wikipedia). Pour mieux comprendre ce monde qui nous entoure, il est important de disposer d’outils d’analyse automatique de ces graphes : quels sont les noeuds du graphe les plus importants ? peut-on identifier des communautés de noeuds plus fortement connectés ? peut-on suggérer de nouvelles liaisons entre des nœuds ?

Introduction à l'Apprentissage Statistique (Machine Learning) avec Python - 11/05/2017

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Ce stage a pour objectif de présenter à des personnes déjà à l'aise en Python, notamment en Python scientifique avec numpy, les bases de l'apprentissage statistique, le "machine learning". Y seront présentés les concepts de bases de l'apprentissage et des algorithmes classiques pour la classification, la régression, la réduction de dimension et le clustering. Le stage sera organisé sous forme de cours (matin) et mise en pratique l'après midi sur données réelles (images et textes).

P=NP ? (Machines de Turing et complexité des problèmes) - 10/05/2017

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Les machines de Turing constituent un modèle abstrait d'un ordinateur et permettent de définir rigoureusement ce qu'est un algorithme. Elles sont utilisées en particulier dans le domaine de la calculabilité (est calculable ce qui l'est par une machine de Turing) et permettent de définir la complexité des algorithmes. La complexité algorithmique permet à son tour d'aborder la complexité des problèmes, dont la fameuse question ouverte (question qui constitue un des sept problèmes recensés par l'institut de mathématiques Clay sous le nom de "problèmes du prix du millénaire" et associés chacun à un prix de un million de dollars) : P = NP ?

Bases de données relationnelles : mise en pratique - 19/05/2016

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Suivre cette formation suppose d'avoir acquis une bonne compréhension théorique des fondements des systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Nous recommandons pour ce faire de suivre le MOOC « Bases de données relationnelles »  de Serge Abiteboul, Benjamin Nguyen et Yannick Le Bras. Un polycopié est également disponible, ainsi que des planches de présentation (voir ci-dessous).

LIESSE P=NP? (Machines de Turing et complexité des problèmes) - 13/05/2016

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Les machines de Turing constituent un modèle abstrait d'un ordinateur et permettent de définir rigoureusement ce qu'est un algorithme. Elles sont utilisées en particulier dans le domaine de la calculabilité (est calculable ce qui l'est par une machine de Turing) et permettent de définir la complexité des algorithmes. La complexité algorithmique permet à son tour d'aborder la complexité des problèmes, dont la fameuse question ouverte (question qui constitue un des sept problèmes recensés par l'institut de mathématiques Clay sous le nom de "problèmes du prix du millénaire" et associés chacun à un prix de un million de dollars) : P = NP ?

Probabilités : Processus de Markov et méthode de Stein - 11/05/2016

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Comment quantifier la vitesse de convergence dans l'approximation Binomiale-Poisson ou dans le Théorème Central Limite ? Tel sera le but de cette journée où l'on verra au passage un peu de processus de Markov à espaces d'états discrets, de calcul de Malliavin et des notions de distance entre probabilités.

Programmation en Python avancée : Application à l'Apprentissage Statistique - 09 & 10/05/2016

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Ce stage a pour objectif de présenter à des personnes déjà à l'aise en Python, notamment en Python scientifique avec numpy, les bases de l'apprentissage statistique, le "machine learning". Y seront présentés les concepts de bases de l'apprentissage et des algorithmes classiques pour la classification, la régression, la réduction de dimension et le clustering. Le stage sera organisé sous forme de cours (matin) et mise en pratique l'après midi sur données réelles (images et textes).

Journée Télécom-UPS : Le numérique pour tous - 29/05/2015

Journée Télécom-Union des Professeurs de classes Prépa Scientifiques

« Le monde d'aujourd'hui est beaucoup plus mathématique qu'hier. Une étude Deloitte a montré que la recherche en mathématiques concerne directement 16% du PIB britannique » rappelait Cédric Villani, le 18 septembre 2014, au premier forum d'IncubAlliance intitulé : Résolution de l’équation « Mathématiques et entrepreneuriat ».

Venez découvrir, à Télécom ParisTech, comment les mathématiques fondent le monde numérique d'aujourd'hui, que ce soit dans les domaines de la cyber-sécurité, de la performance des communications que de la prédiction de tous types d'événements. Au travers des présentations de nos enseignants-chercheurs, vous identifierez des outils algébriques, des algorithmes déterministes ou probabilistes et des traitements statistiques utiles pour l'informatique, les réseaux et la science des données...

Et venez également à la rencontre des ingénieurs Télécom ParisTech, de vos anciens élèves, qui sont les architectes de ce monde numérique, qu'ils soient inventeurs, entrepreneurs, ou transformateurs des entreprises par le numérique !