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Mathématiques pour les Sciences du Vivant
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Processus stochastiques ( S.Méléard)
Modélisation déterministe (B. Maury, H-H. Rugh, A. Decoene)
Optimisation et simulation numérique (J. Chiquet, E. Khun, S. Faure)
Statistiques en grande dimension (C. Giraud, T. Mary-Huart)
Processus de branchement et populations structurées
Modélisation mathématique en neurosciences
Outils probabilistes et statistiques pour l’étude de la diversité génétique
Modèles à variables latentes en biologie et écologie
Modèles à effets mixtes et approches de population en sciences de la vie (
Imagerie fonctionnelle cérébrale et interface cerveau ordinateur (T. Papado
Géométrie et espace de formes (A. Trouvé, J. Glaunes)
Apprentissage par renforcement
Modèles d'équations aux dérivées partielles pour l'écologie
Modèles d’équations aux dérivées partielles pour la matière active
Modélisations probabilistes et statistiques pour l’épidémiologie
Modélisation mathématique et estimation en biomécanique cardiaque -- de la
Modélisation, analyse et discrétisation d'un problème d'interaction fluide-
Problèmes directs et inverses en dynamique des populations (M.Doumic)
Machine Learning et Deep learning pour les sciences du vivant T. Rébafka
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