Teaching

2025-2026: Introduction to Deep Learning (UP Cité, M2 LMB & MMAS)

Module 1: Introduction : TP1

Module 2: Model evaluation and parameter tuning

Module 3: Convolutional neural networks

Module 4: Recurrent neural networks

Module 5: Generative models

Past teaching

• Spring 2021: Apprentissage statistique : théorie et méthodes (avec Agathe Guilloux), M1 MINT Université d’Évry Val d’Essonne – page du cours
• Spring 2021: Hackathon Carrefour, M2 Data Science, Institut Polytechnique de Paris
• Spring 2021: Carrefour Data Camp, M2 Data Science for Business, École Polytechnique/HEC
• Spring 2020: Modélisation Statistique (IDSS 21020), ESSEC première année (cours, TD/TP)
• Fall 2018: Statistiques (MAP 531), M1 Data Science for Business, École Polytechnique/HEC (TD)
• Fall 2018: Machine Learning, M1 Data Science for Business, École Polytechnique/HEC (TD et TP)
• Fall 2017: Statistiques avec R (MAP 573), 3A École Polytechnique (TD et TP)
• Fall 2017: Introduction au logiciel R, M1 Data Science for Business, École Polytechnique/HEC (TP)
• Fall 2016: Statistiques avec R (MAP 573), 3A École Polytechnique (TD et TP)
• Fall 2016: Introduction au Machine Learning, M2 Data Science Telecom ParisTech (TP)