MATH-240: StatistiqueCe cours donne une introduction au traitement mathématique de la théorie de l'inférence statistique en utilisant la notion de vraisemblance comme un thème central. ...
MATH-442: Statistical theoryThis course gives a mostly rigourous treatment of some statistical methods outside the context of standard likelihood theory. ...
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: Analyse et gestion de risquesLe 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. ...
EE-209: Eléments de statistiques pour les data sciencesThéorie de l'estimation: estimateurs du maximum de vraisemblance, information de Fisher, inégalité de Cramer-Rao, intervalles de confiance.
Tests d'hypothèses: cadre de Neyman-Pearson: test du rapport de vraisemblance, tests paramétriques et non-parmétriq ...
MSE-213: Probability and statistics for materials scienceThe course establishes the concepts of statistical analysis, probability theory, and data analysis. This includes standard statistical tests, correlation analysis and experimental design. It introduces computational statistical methods to analyse large dat ...
MATH-131: Probabilités et statistiqueLe cours présente les notions de base de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique. L'accent est mis sur les concepts principaux ainsi que les méthodes les plus utilisées. ...
EE-411: Fundamentals of inference and learningThis is an introductory course in the theory of statistics, inference, and machine learning, with an emphasis on theoretical understanding & practical exercises. The course will combine, and alternate, between mathematical theoretical foundations and prac ...
PHYS-512: Statistical physics of computationThe students understand tools from the statistical physics of disordered systems, and apply them to study computational and statistical problems in graph theory, discrete optimisation, inference and machine learning. ...
MATH-234(b): Probabilités et statistiqueLe cours présente les notions de base de la théorie des probabilités et de l'inférence statistique. L'accent est mis sur les concepts principaux ainsi que les méthodes les plus utilisées. ...
MATH-562: Statistical inferenceInference from the particular to the general based on probability models is central to the statistical method. This course gives a graduate-level introduction of the main ideas of statistical inference. ...
MATH-522: Empirical processesWe learn how to control the nonasymptotic and random behavior of collections of estimators, when indexed by classes of functions/sets. Examples range from prototypical estimators used by statisticians, to nonparametric models used in machine learning. ...
MATH-524: Nonparametric estimation and inferenceNonparametric models are used to identify a wide range of relationships within data. This course gives a graduate-level overview of nonparametric statistical estimation and inference theory. ...
