Paul Dubois

Lectures

3rd year HSV, CentraleSupélec Deep Learning Course January - March 2024

This course teaches basic deep learning techniques. It relies on the PyTorch framework. Students are expected to have a basic knowledge of Python and Machine Learning.
The course is 10 sessions of 3h (1h30 lecture, 1h30 practical work). There are eight Kaggle competitions (five compulsory) and a five munites oral presentation as examination.

Master Data Science and Buisness Analyctics, ESSEC-CentraleSupélec Mathematics Refresher Course September 2023

This course teaches basic mathematical methodologies. The course will try to cover most of the prerequisites of the teaching in the Master; mainly: Optimization, Linear Algebra, Calculus, Partial Differential Equations, Principal Component Analysis, and Binary Classification.

3rd year HSV, CentraleSupélec Deep Learning Course January - March 2023

This course teaches basic deep learning techniques. It relies on the PyTorch framework. Students are expected to have a basic knowledge of Python and Machine Learning.
The course is 10 sessions of 3h (1h30 lecture, 1h30 practical work). There is a final project and five Kaggle competitions as examination.

Master Data Science and Buisness Analyctics, ESSEC-CentraleSupélec Mathematics Refresher Course September 2021

This course teaches basic mathematical methodologies for proofs. It is intended for students with a lack of mathematical background, or with a lack of confidence in mathematics. The course will try to cover most of the prerequisites of the teaching in the Master, mainly linear algebra, differential calculus, integration, and asymptotic analysis.
DSBA - CentraleSupélec ; DSBA - ESSEC

Tutorials

3rd year CentraleSupélec Reinfocement Learning Winter 2024

Lecture 01 - Exploration vs Exploitation
Lecture 02 - Markov Decision Processes
Lecture 03 - Dynamic Programming
Lecture 04 - Model Free Prediction
Lecture 05 - Model Free Control
Lecture 06 - Value Function Approximation
Lecture 07 - Policy Gradient methods
Lab 01 - Exploration vs Exploitation
Lab 02 - Dynamic Programming
Lab 03 - Model Free Prediction
Lab 04 - Model Free Control
Lab 05 - Value Function Approximation
Lab 06 - Policy Gradient Methods
Poster Session

1st year CentraleSupélec Algorithmes & Complexité Winter 2023-2024

Cours 0 - Introduction
Cours 1 - Parcours de graphes
Cours 2 - Le plus court chemin
Cours 3 - Arbre couvrant de poids minimal
Cours 4 - Graphes de flots
Cours 5 - Programmation dynamique
Cours 6 - Complexité des problèmes
Cours 7 - Méthodes exactes et approchées

1st year CentraleSupélec Systèmes d'Information et Programmation Autumn 2023

"Ce cours vise à donner aux futurs ingénieurs les bases des systèmes d'information qu'ils utiliseront dans leur carrière et à leur permettre de concevoir et d'écrire 'proprement' un programme informatique."
Les principales notions abordées sont les suivantes: ligne de commandes; architecture des ordinateurs; bases de données (modelisation & SQL); réseaux (& sécurité); basic programming (loops, etc...).

1st year CentraleSupélec Algorithmes & Complexité Winter 2022-2023

Cours 0 - Introduction
Cours 1 - Parcours de graphes
Cours 2 - Le plus court chemin
Cours 3 - Arbre couvrant de poids minimal
Cours 4 - Graphes de flots
Cours 5 - Programmation dynamique
Cours 6 - Complexité des problèmes
Cours 7 - Méthodes exactes et approchées

1st year CentraleSupélec Coding Weeks Autumn 2022

"Les Coding Weeks permettent aux étudiants de première année (Bac+3) de développer leurs compétences en programmation (développement Python) lors de deux semaines dédiées."

1st year CentraleSupélec Natural Language Processing Winter 2022

Projet de traitement automatique du langage naturel en partenariat avec une entreprise (JobeoCampus).

3rd year CentraleSupélec Reconaissance Visuelle Spring 2022

Ce cours est une introduction à l'analyse visuelle d'images.
Il couvre les sujets suivants : Vision humaine / Vision Artificielle - Sciences cognitives; Formation de l'image - Geometrie de l'image; Introduction au traitement de l'image (filtrage, contours, extraction de primitives) Extraction et mise en correspondance de caractéristiques; Segmentation; Reconnaissance; Mouvement; Calibration / Reconstruction 3D.

2nd year CentraleSupélec Optimisation Autumn 2021

"Ce cours explorera divers aspects fondamentaux de l'optimisation, aussi bien continue que discrète.
Les notions suivantes seront abordées et mises en oeuvre pratiquement: formulation des problèmes d'optimisation, conditions d'existence de minimiseurs globaux et locaux, convexité, dualité, multiplicateurs de Lagrange, méthodes du premier ordre, programmation linéaire, programmation linéaire entière, approche « branch and bound » (séparation-évaluation), introduction à l'optimisation stochastique."

1st year CentraleSupélec Coding Weeks Autumn 2021

"Les Coding Weeks permettent aux étudiants de première année (Bac+3) de développer leurs compétences en programmation (développement Python) lors de deux semaines dédiées."