数学建模创建现实世界系统的抽象描述，用于深入了解系统间的关系并进行预测。机器学习技术是数学建模的创新方法，它以数据驱动为基础，并以微分方程或差分方程为核心。随着现代世界对人工智能技术的依赖日益加深，我们面临着日益迫切的需求：更高效地利用数据，以及在金融和医疗保健等敏感应用领域中，提高机器学习方法的可解释性。我们的毕业生不仅学习如何使用机器学习方法，还学习支撑现代机器学习运行的数学基础，包括动力系统理论和网络科学。机器学习的新前沿领域在于开发和应用更智能的技术，这些技术要么利用对机器学习系统如何从数据中学习的理解来创建模型，要么利用对被建模系统的机制理解。这是一个令人兴奋且快速发展的领域，它融合了应用数学和机器学习。
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全日制学制：
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专业方向：
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非全日制：
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学位名称：
MSc
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学位类型：
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学位等级：
授课型研究生
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专业简称：
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开学时间：
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减免学分：
0
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开学时间：
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申请截止时间：
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offer发放时间：
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offer发放截止时间：
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申请费用：
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学费：
24000欧元/年
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书本费：
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生活费：
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交通费：
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住宿费用：
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其他费用：
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总花费：
申请人必须已获得至少二等一级荣誉学士学位（国家资格框架8级）或同等学历，且专业为数学类学科（即与科学或工程类课程相符）。申请人应修读过大学水平的数学、应用数学或统计学课程，并熟悉微积分、向量、矩阵和初等统计学。课程协调员将评估申请人是否具备足够的大学数学基础。如遇名额竞争，将根据本科成绩和/或面试表现择优录取。来自高等院校（Grandes Écoles Colleges）的申请人，如在ENSEA或EFREI研究生院攻读相关学科，且符合进入其课程最后一年（M2）的资格，亦可申请。所有申请人最终须经数学建模与机器学习硕士项目主任批准。请注意，建议所有学生配备可连接互联网的笔记本电脑/家用电脑。
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