Dans notre programme Bachelor, chaque étudiant·e doit obtenir un certain nombre de crédits en suivant des cours optionnels ; ce nombre de crédits est de 38 pour le Bachelor Informatique. Chaque étudiant·e est libre de suivre n’importe quelle combinaison de cours optionnels qui satisfont à l’exigence de crédits. Cependant, les étudiant·es peuvent avoir du mal à choisir.
Pour les aider, nous avons mis au point quelques « Tracks ». Un « Track » est une combinaison de cours facultatifs qui (a) créent un plan d’études significatif, (b) satisfont à l’exigence de crédits, et (c) équilibrent raisonnablement la charge de travail de l’étudiant entre les semestres. En outre, certaines filières comprennent tous les cours requis/recommandés pour un programme de maîtrise donné. Par exemple, la filière « ML et Quantum » est un excellent moyen de se préparer à la maîtrise en science et ingénierie quantiques.
Nous tenons à souligner que les filières à options ne sont que des recommandations et que chaque étudiant·e est libre et encouragé à créer sa propre filière qui correspond à ses intérêts personnels – et à partager sa filière afin d’inspirer ses amis et collègues.
- Computer language processing [CS-320] – 6 crédits (3ème année)
- Introduction aux sciences du vivant [BIO-109] – 6 crédits (2ème année)
- Numerical methods for visual computing and ML [CS-328] – 4 crédits (2ème année)
- Technologies for democratic society [CS-234] – 5 crédits (2ème année)
A choix entre :
- Computer graphics [CS-341] – 6 crédits (2ème année – pas donné en 2025-2026))
- Introduction to machine learning [CS-233] – 6 crédits (2ème année)
A choix entre :
- Making Intelligent Things A ou B [CS-358(a) ou (b)] – 8 crédits (3ème année)
- Projet de recherche optionnel en Informatique I [CS-304] – 8 crédits (3ème année)
- Analysis IV [MATH-207(d)] – 4 crédits (2ème année)
- Internet analytics [COM-306] – 6 crédits (3ème année)
- Introduction to machine learning [CS-233] – 6 crédits (2ème année)
- Linear models [MATH-341] – 5 crédits (3ème année), en hors plan
- Modèles stochastiques pour les communications [COM-300] – 6 crédits (3ème année)
- Physique générale : électromagnétisme [PHYS-114] – 4 crédits (2ème année)
- Principles of digital communications [COM-302] – 6 crédits (3ème année)
- Principles of online decision-making [CS-303] – 6 crédits (3ème année)
- Signal processing – 8 crédits [COM-202] (2ème année)
- Introduction to machine learning [CS-233] – 6 crédits (2ème année)
- Introduction to quantum computation [CS-308] – 5 crédits (3ème année)
- Introduction to quantum information processing [COM-309] – 5 crédits (3ème année)
- Mécanique analytique [PHYS-202] – 5 crédits (2ème année)
- Numerical methods for visual computing and ML [CS-328] – 4 crédits (2ème année)
- Projet de recherche optionnel en quantique [CS-304] – 8 crédits (3ème année)
- Quantum mecanics for non-physicists [PHYS-344] – 5 crédits (3ème année)
- Signal processing [COM-202] – 8 crédits (2ème année)
- Cellular and molecular biology I [BIO-205] – 3 crédits (3ème année), en hors plans
- Cellular and molecular biology II [BIO-207] – 3 crédits (3ème année), en hors plans
- Introduction aux sciences du vivant [BIO-109] – 6 crédits (2ème année)
- Neuroscience foundations for engineers [BIOENG-310] – 6 crédits (3ème année)
- Numerical methods for visual computing and ML [CS-328] – 4 crédits (2ème année)
- Principles of online decision-making [CS-303] – 6 crédits (3ème année)
- Signal processing [COM-202] – 8 crédits (2ème année)
- Algebra [MATH-310] – 4 crédits (2ème année)
- Computer language processing [CS-320] – 6 crédits (3ème année)
- Internet analytics [COM-308] – 6 crédits (3ème année)
- Introduction to machine learning [CS-233] – 6 crédits (2ème année)
- Numerical methods for visual computing and ML [CS-328] – 4 crédits (2ème année)
- Signal processing [COM-202] – 8 crédits (2ème année)