EE-205: Signaux et systèmes (pour EL)Ce cours pose les bases d'un concept essentiel en ingénierie : la notion de système. Plus spécifiquement, le cours présente la théorie des systèmes linéaires invariants dans le temps (SLIT), qui sont largement utilisés pour modéliser aussi bien une réalité ...
CS-401: Applied data analysisThis course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...
MATH-341: Linear modelsRegression modelling is a fundamental tool of statistics, because it describes how the law of a random variable of interest may depend on other variables. This course aims to familiarize students with linear models and some of their extensions, which lie a ...
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. ...
MICRO-455: Machine learning IReal-world engineering applications must cope with a large dataset of dynamic variables, which cannot be well approximated by classical or deterministic models. This course gives an overview of methods from Machine Learning for the analysis of non-linear, highly noisy and multi dimensional data
CS-119(g): Information, calcul, communicationL'objectif de ce cours est d'initier les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de
l'informatique et des communications et de développer une première compétence en programmation (langage C++). ...
CS-411: Digital educationThis course addresses the relationship between specific technological features and the learners' cognitive processes. It also covers the methods and results of empirical studies: do student actually learn due to technologies? In fall 2025, P. Dillenbourg w ...
BIO-449: Understanding statistics and experimental designThis course is neither an introduction to the mathematics of statistics nor an introduction to a statistics program such as R. The aim of the course is to understand statistics from its experimental design and to avoid common pitfalls of statistical reason ...
EE-361: Machines électriques (pour EL)L'objectif de ce cours est d'acquérir les connaissances de base liées aux machines électriques (conversion électromécanique). Le cours porte sur le circuit magnétique, le transformateur, les machines synchrones, asynchrones, à courant continu et les moteur ...
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. ...
ME-324: Commande numérique des systèmes dynamiquesOn 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-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-414: Stochastic simulationThe student who follows this course will get acquainted with computational tools used to analyze systems with uncertainty arising in engineering, physics, chemistry, and economics. Focus will be on sampling methods as Monte Carlo, quasi Monte Carlo, Mark ...
MGT-484: Applied probability & stochastic processesThis course focuses on dynamic models of random phenomena, and in particular, the most popular classes of such models: Markov chains and Markov decision processes. We will also study applications in queuing theory, finance, project management, etc. ...
EE-296: Systèmes électriques et électroniques IILes concepts de base permettant de comprendre et d'analyser les systèmes électroniques dédiés à l'acquisition et au traitement des signaux (signaux physiologique, bio-capteurs) seront abordés en théorie et en pratique. Cela englobe l'amplification, le filt ...
EE-202: Electronique ILes concepts de base permettant de comprendre, d'analyser et de concevoir les circuits à base d'AmpliOp, dédiés à l'acquisition et conditionnement des signaux analogiques sont traités en théorie et pratique. Cela englobe l'amplification, le filtrage, la co ...
