Mathématiques pour SHS (M1&M2 Sciences des données et histoire, 2023-…)
Méthodes numériques (L2 MIASHS, 2021-…)
Méthodes d’apprentissage statistique (M2 TIDE, 2022-…)
Introduction à la recherche en apprentissage statistique (M2 TIDE, 2025-…)
Topics in machine learning (M2 MMMEF, 2021-2024, M2 IRFA&MMMEF, 2024-…)
Statistiques 2 (L3 MIASHS, TD, 2021-…)
Probabilités 1 (L1 MIASHS, TD, 2021-2023)
A short introduction to wavelets in statistics (2021-2022, 2023-2024, Université de La Havane, Cuba)
Machine Learning (3A, 2023-…)
Modélisation non-linéaire (3A, 2015-2021)
Python pour le machine learning (3A, 2016-2018)
Support Vector Machine (3A, 2017-2021)
Machine learning, Features Selection & Regularization Methods (MSc Statistics for Smart data, 2017-2021)
Machine learning (formation continue ENSAE-ENSAI – certificat Data Scientist (GENES), 3 sessions, 2017-2019)
Introduction to Parallel Computing using Python (MSc Statistics for Smart data, 2018-2021)
Statistiques computationnelles (2A, TD/TP, 2015-2016)
Algèbre linéaire (1A, TD, 2015-2016)
Statistiques avec R (1A, TD/TP, 2015-2018)
Fundamental Mathematics II (fall 2014, winter 2015)
Mathématiques (L1 MIPC Polytech Nantes)
Probabilité pour la Physique (L2 Physique, TD)
Inférence statistique (L3 Maths-Eco, TD)
Probabilités discrètes (L2 Maths, TD/TP)
Optimisation (L3 MASS-Maths, TD/TP, 2011-2013)
Optimisation (L2 MASS, TD/TP, 2011-2012)
Optimisation (M1 Ingénierie Mathématiques et Mécanique, TP, 2011-2012)
Mathématiques générales (L1 Biologie, TD, 2012-2013)
Mathématiques pour économistes (L2 Sciences économiques et de gestion, TD, 2012-2013)