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CS-233(b): Introduction to machine learning (BA4)

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MATH-111(pi): Linear algebra (flipped classroom)

L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et ses applications. Cette classe pilote est donné sous forme inversée.

MATH-101(c): Analysis I

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MATH-189: Mathematics

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MATH-106(a): Analysis II

Étudier les concepts fondamentaux d'analyse, et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles de plusieurs variables.

MGT-484: Applied probability & stochastic processes

This course focuses on dynamic models of random phenomena, and in particular, the most popular classes of such models: Markov chains and Markov decision processes. We will also study applications in q

CH-250: Mathematical methods in chemistry

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MATH-251(e): Numerical analysis

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EE-205: Signals and systems (for EL)

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PHYS-432: Quantum field theory II

The goal of the course is to introduce relativistic quantum field theory as the conceptual and mathematical framework describing fundamental interactions such as Quantum Electrodynamics.

NX-450: Computational neurosciences: biophysics

The course introduces students to a synthesis of modern neuroscience and state-of-the-art data management, modelling and computing technologies with a focus on the biophysical level.