Vous trouverez sur cette page une courte présentation, ainsi que des références bibliographiques des principaux cours donnés. Les supports de cours sont sur la plateforme pédagogique de l'université UPN.
Références
Algorithmique et Programmation
Algorithmique : Remy Malgouyres, Initiation à l'algorithmique et à la programmation en C, Dunod.
Algorithmique avancée : Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest et Clifford Stein, Introduction to Algorithms, MIT Press. Christoph Dürr et Jill-Jênn Vie, Programmation efficace : Les 128 algorithmes qu'il faut avoir compris et codés en Python au cours de sa vie, Ellipses.
Programmation C : Claude Delannoy, Programmer en langage C, Eyrolles. Il existe aussi les notes de cours sur cours en ligne (cliquer ici).
JAVA : Irène Charon, Le Langage Java, Hermes. Claude Delannoy, Programmer en Java, Eyrolles.
Initiation à la programmation VBA et python : Mikaël Bidault, Programmation Excel avec VBA, Eyrolles, 3e édition, 2022.
Système et Réseau
Système : Christophe Blaess, Programmation système en C sous Linux : Signaux, processus, threads, IPC et sockets, Eyrolles.
Réseau : James Kurose et Keith Ross, Computer Networking: A Top-Down Approach, Pearson. Traduction française : Réseaux, Pearson.
Recherche Opérationnelle
Recherche Operationnelle: Numéro spécial de la revue tangente sur la recherche opérationnelle.
Optimisation Combinatoire : Jacques Teghem, Recherche opérationnelle (vol. 1 et vol. 2), Ellipse.
Evaluation de Performance : Pierre Brémaud, Markov Chains Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation and queues, Springer.
Probabilités et applications en algorithmique : Je conseille : Mor Harchol-Balter, Introduction to Probability for Computing, Cambridge University Press.
Apprentissage
Machine learning : Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow, O'Reilly. Traduction française : Machine learning avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow, Dunod.
Apprentissage par renforcement : Phil Winder, Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents, O'Reilly.
Enseignements donnés
| Matière | Type | Niveau | École ou Université | Année | Support |
|---|---|---|---|---|---|
| Informatique | |||||
| Programmation | |||||
| Initiation à l'algorithmique et à la programmation (Langage C) | Cours | L1 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2005→2010 | Voir |
| Algorithmique et programmation C | Cours | L3 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2013→2020 | |
| Introduction au Pascal | Cours et TD | L1 | Licence Economie Gestion, Université Paris Nanterre | 2004-2005 | |
| Introduction à JAVA | TD-TP | L3 | ENSEM, Nancy. | 2003-2004 | Voir |
| Introduction à JAVA | Cours TD | L2 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2010-2011 | Voir |
| Programmation POO avec JAVA | Cours et TD | L3 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2011-2019 | |
| Initiation à la Programmation VBA | Cours et TD | M2 | Master ISEFAR, Université Paris Nanterre | 2014→2020 | |
| Initiation à excel Programmation VBA | TD | L2 | Licence Science éco, Université Paris Nanterre | 2009-2011 | |
| Système | |||||
| Initiation au système d'exploitation | Cours et TD | L3 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2005-2006 | Voir |
| Communication inter-processus | Cours et TP | L3 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2008→2016 | |
| Communication inter-processus | Projet | M1 | ENSEM, Nancy. | 2003-2004 | |
| Programmation temps réel | TP | M1 | ENSEM, Nancy. | 2003-2004 | |
| Applications réparties | Projet | M2 | ENSEM, Nancy. | 2003-2004 | |
| Réseau | |||||
| Réseau | Cours et TD | M1 | Master MIAGE | 2005→2008 | Voir |
| Réseau (couche haute) | Cours et TD | M1 | Master MIAGE, Université Paris Nanterre | 2008→2019 | Voir |
| Algorithmique | |||||
| Algorithmique : Introduction avancée | TD | L3 | Magistère d'informatique, ENS Lyon. | 2002-2003 | |
| Optimisation et IA | |||||
| Optimisation | |||||
| Recherche Opérationnelle | Cours et TD | L3 | Licence MIASHS, Université Paris Nanterre | 2016-2026 | |
| Optimisation Combinatoire | Cours et TD | M1 | Master MIAGE, Université Paris Nanterre | 2019-2026 | |
| Apprentissage | |||||
| Introduction au RL | Cours et TD | M2 | Master MIAGE, Master D3S | 2019-2026 | |
| Introduction au MDP RL | Cours et TD | M1 | Telecom Sud Paris | 2019-2026 | |
| Mathématique | |||||
| Evaluation de Performances | Cours | M2 (Pro) | ENSEM, Nancy. | 2003-2004 | Voir |
| Probabilités et applications en algorithmique | TD | L3 | Magistère d'informatique, ENS Lyon. | 2002-2003 | Voir |
| Algèbre linéaire | TD | L1 | ESTTIN | 2001-2002 | |