PLANNING S1 2017-2018
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PLANNING DU 1ER SEMESTRE 2017/2018 - MASTER MVA
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4
vendredi 29 septembre 2017
5
9h00 - 12h30
6
Réunion de rentrée
7
Amphi Marie Curie
8
Batiment D'Alembert ENS Cachan
9
10
11
semaine 40
12
lundi 2 octobre 2017mardi 3 octobre 2017mercredi 4 octobre 2017jeudi 5 octobre 2017vendredi 6 octobre 2017
13
08h45 - 10h4509h00 - 12h0009h00 - 12h15
14
Reinforcement LearningProbabilistic Graphical ModelsIntroduction à l'imagerie numérique
15
A, LazaricBach / ObozinskiGousseau / Delon
16
Salle CondorcetAmphi Marie CurieTelecom Salle C49
17
10h30-12h3011h00 - 13h0013h00 - 16h009h00-12h00
18
Graphs in Machine Learning
Introduction to Statistical Learning
TP Optimisation et caractéristiques des minimiseurs. Application aux images.Unsupervised learning: From big data to low-dimensional representations
19
M, ValkoN, VayatisS Ladjal -R. Vidal
20
Salle CondorcetSalle CondorcetSalle C109Salle C315
21
13h30 - 16h3012h45 - 15h4514h00-18h0013h30 - 16h0014h00 - 17h00
22
Optimisation convexe :
modélisation, algorithmes et applications
3D Computer VisionComputational StatisticsSub-pixel Image ProcessingThe partial differential equations of image processing
23
A, D'AspremontP. MonasseS.AllassonnièreL, MoisanJM, Morel
24
Amphi Dussane ENS UlmTelecom salle C49Amphi Curie/TP C109Salle C103Salle C103
25
16h15 - 19h1513h30 - 17h0016h15 - 18h15
26
Object Recognition and Computer
Vision
Introduction to Medical Image AnalysisTP-Sub-pixel Image Processing
27
Ponce / SivicX. PennecL, Moisan
28
ENS Ulm Immeuble Rataud Amphi Galois
Salle C102Salle C109
29
16h00-18h00
30
Lecture Group: foundations and theory of mathematics for learning & vision
31
V.Perchet
32
salle C103
33
34
35
semaine 41
36
lundi 09 octobre 2017mardi 10 octobre 2017mercredi 11 octobre 2017jeudi 12 octobre 2017vendredi 13 octobre 2017
37
10h00-12h3008h45 - 10h4509h00 - 12h009h00-12h00
38
Parcimonie et Compressed
Sensing
Introduction to Statistical Learning
Probabilistic Graphical ModelsIntroduction à l'imagerie numériqueUnsupervised learning: From big data to low-dimensional representations
39
G, PeyreN, VayatisBach / ObozinskiGousseau / DelonR. Vidal
40
ENS Ulm salle Henri CartanSalle CondorcetAmphi Marie CurieTelecom Salle C49Amphi Fonteneau ENS Cachan
41
11h00 -13h00
42
Analyse topologique de données
43
J.Tierny / F.Chazal
44
Salle C103
45
10h30-12h3011h00 - 13h00
46
Graphs in Machine LearningReinforcement Learning
47
M, ValkoA, Lazaric
48
Salle CondorcetSalle Condorcet
49
13h30 - 16h3013h30 - 16h3013h30 - 16h0014h00 - 17h00
50
Optimisation convexe :
modélisation, algorithmes et applications
Optimisation et caractéristiques des minimiseurs. Application aux images.Sub-pixel Image ProcessingThe partial differential equations of image processing
51
A, D'AspremontS LadjalL, MoisanJM, Morel
52
Amphi Dussane ENS UlmSalle C103Salle C103Salle C103
53
16h15 - 19h1513h30 - 17h0016h15 - 18h15
54
Object Recognition and Computer
Vision
Introduction to Medical Image AnalysisTP-Sub-pixel Image Processing
55
Ponce / SivicX. PennecL, Moisan
56
ENS Ulm Immeuble Rataud Amphi GaloisSalle C102Salle C109
57
16h00-18h0014h00-18h00
58
Lecture Group: foundations and theory of mathematics for learning & vision
Computational Statistics
59
S.Allassonnière
60
V.Perchet
61
salle C103Condorcet/TP C109
62
63
64
65
semaine 42
66
lundi 16 octobre 2017mardi 17 octobre 2017mercredi 18 octobre 2017jeudi 19 octobre 2017vendredi 20 octobre 2017
67
10h00-12h3008h00* - 10h00*09h00 - 12h0009h00 - 12h159h00-12h00
68
Parcimonie et Compressed
Sensing
Introduction to Statistical Learning
Probabilistic Graphical ModelsANNULÉ Introduction à l'imagerie numériqueUnsupervised learning: From big data to low-dimensional representations
69
G, PeyreN, VayatisBach / ObozinskiGousseau / DelonR. Vidal
70
ENS Ulm salle Henri CartanSalle CondorcetAmphi CurieTelecom Salle C49Amphi Fonteneau ENS Cachan
71
10h30-12h3011h00 -13h0011h00 - 13h00
72
Graphs in Machine LearningTP Analyse topologique de donnéesReinforcement Learning
73
M, ValkoJ.Tierny / F.ChazalA, Lazaric
74
Salle CondorcetSalle C109Salle Condorcet
75
13h30 - 16h3012h45 - 15h4513h00 - 16h0013h30 - 18h4514h00 - 17h00
76
Optimisation convexe :
modélisation, algorithmes et applications
3D Computer VisionTP Optimisation et caractéristiques des minimiseurs. Application aux images.
Méthodes mathématiques pour les
neurosciences
The partial differential equations of image processing
77
A, D'AspremontP MonasseS Ladjal -Tanre / VeltzJM, Morel
78
Amphi Dussane ENS UlmTelecom salle C49Salle C109Jussieu, salle 103 du couloir 15/25 Salle C103
79
13h45-16h4516h15 - 19h1513h30 - 17h0013h30 - 16h00
80
Discrete Inference and Learning
Object Recognition and Computer
Vision
Introduction to Medical Image AnalysisSub-pixel Image Processing
81
N.Paragios/Y.Tarabalka/K.Alahari
Ponce / SivicX. PennecL, Moisan
82
CentraleSupélec Bât.Bouygues amphi E.093ENS Ulm Immeuble Rataud Amphi GaloisSalle C102Salle C103
83
16h00-18h0014h00-18h0016h15 - 18h15
84
Lecture Group: foundations and theory of mathematics for learning & visionComputational StatisticsTP-Sub-pixel Image Processing
85
V.PerchetS.AllassonnièreL, Moisan
86
salle C103Condorcet/TP C109Salle C109
87
88
semaine 43
89
lundi 23 octobre 2017mardi 24 octobre 2017mercredi 25 octobre 2017jeudi 26 octobre 2017vendredi 27 octobre 2017
90
10h00-12h3008h45 - 10h4509h00 - 12h0009h00 - 12h15
91
Parcimonie et Compressed
Sensing
Introduction to Statistical Learning
Probabilistic Graphical Models
Introduction à l'imagerie numérique
92
G, PeyreN, VayatisBach / ObozinskiGousseau / Delon
93
ENS Ulm salle Henri CartanSalle CondorcetAmphi Marie CurieTelecom Salle C49
94
11h00 -13h00
95
Analyse topologique de données
96
J.Tierny / F.Chazal
97
Salle C103
98
10h30-12h3011h00 - 13h0013h30 - 16h3013h30 - 18h45
99
Graphs in Machine LearningReinforcement LearningOptimisation et caractéristiques des minimiseurs. Application aux images.
Méthodes mathématiques pour les
neurosciences
100
M, ValkoA, LazaricS LadjalTanre / Veltz
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