 | Programme d’études 2020-2021 | English | |
| Modèles aléatoires de recherche opérationnelle | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-015 |
|
|
| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 18 | 6 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
| Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
|---|
|
| Description des modalités d'évaluation de fin de Q3 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire) |
| Examen écrit en présentiel. |
Modalités d'organisation des évaluations de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
- Epreuve écrite (QCM, questions ouvertes)
Description des modalités d'évaluation de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)
Examen écrit en présentiel.
Contenu de l'AA
Ce cours présente et analyse différents modèles aléatoires pour la recherche opérationnelle, se concentrant principalement sur les chaînes de Markov et leurs applications (PageRank de Google, files d'attente, etc.)
Supports principaux non reproductibles
Transparents
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- Face à face
Types d'activités
- Cours magistraux
- Conférences
- Exercices dirigés
- Utilisation de logiciels
- Démonstrations
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend