MATH-106(e): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables. ...
PHYS-467: Machine learning for physicistsMachine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...
CIVIL-438: Risk analysis and managementLe cours vise à former les étudiants aux méthodes et outils permettant d'appréhender de manière fondée et scientifique la question de l'analyse et de la gestion des risques technologiques et naturels, avec une attention portée au domaine du Génie civil. ...
ME-474: Numerical flow simulationThis course provides practical experience in the numerical simulation of fluid flows. Numerical methods are presented in the framework of the finite volume method. A simple solver is developed with Matlab, and a commercial software is used for more complex ...
MATH-101(g): Analysis IÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles d'une variable. ...
ME-324: Discrete-time control of dynamical systemsOn introduit les bases de l'automatique linéaire discrète qui consiste à appliquer une commande sur des intervalles uniformément espacés. La cadence de l'échantillonnage qui est associée joue un rôle primordial pour assurer la stabilité et la performance d ...
MATH-106(f): Analysis IIÉtudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs
variables. ...
MICRO-200: Mechanism Design ICe cours introduit les bases de la mécanique des structures : calcul des contraintes et déformations provoquées par les forces extérieures et calcul des déformations. Ces enseignements théoriques sont appliqués à la conception des éléments importants des m ...
MATH-207(d): Analysis IVThe course studies the fundamental concepts of complex analysis and Laplace analysis with a view to their use to solve multidisciplinary scientific engineering problems. ...
PHYS-642: Statistical physics for optimization & learningThis course covers the statistical physics approach to computer science problems, with an emphasis on heuristic & rigorous mathematical technics, ranging from graph theory and constraint satisfaction to inference to machine learning, neural networks and st ...
COM-490: Large-scale data science for real-world dataThis hands-on course covers tools and methods used by data scientists, from researching solutions to scaling prototypes on Spark clusters. Students engage with the full data engineering and data science pipeline, from data acquisition to extracting insight ...
CS-214: Software constructionLearn how to design and implement reliable, maintainable, and efficient software using a mix of programming skills (declarative style, higher-order functions, inductive types, parallelism) and
fundamental software construction concepts (reusability, abstr ...
PHYS-423: Plasma IFollowing an introduction of the main plasma properties, the fundamental concepts of the fluid and kinetic theory of plasmas are introduced. Applications concerning laboratory, space, and astrophysical plasmas are discussed throughout the course. ...
CS-433: Machine learningMachine learning methods are becoming increasingly central in many sciences and applications. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced, analyzed and practically implemented. ...
MATH-251(e): Numerical analysisLe cours présente des méthodes numériques pour la résolution de problèmes mathématiques comme des systèmes d'équations linéaires ou non linéaires, l'approximation de fonctions, l'intégration et la dérivation, et la résolution d'équations différentielles ou ...
