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  • Comprendre les représentations, algorithmes et techniques utilisés dans les œuvres de l’intelligence artificielle, et pouvoir les appliquer et les évaluer dans des applications ainsi qu’en développer ;
  • Comprendre et appliquer les techniques d’apprentissage automatique, en particulier à partir de données et aider à automatiser le développement de systèmes d’IA et des composants Big-Data ;
  • Démontrer la connaissance de l’utilisation des algorithmes et des processus d’IA dans l’un des domaines de spécialisation : robotique et systèmes à base d’agents, vision intelligent, interaction et apprentissage automatique, représentation et raisonnement des connaissances.
Diplôme
Master
Filière
Informatique - Télécommunications
Durée
2 ans
Rythme
Soir et Week-end
Mode
Présentiel
Type
Formation continue

  • Administrateur de BD ;
  • Ingénieur R&D ;
  • Ingénieur études et développement ;
  • « Data scientist » ou « Data analyst » ;
  • Data designer ;
  • Coach de robot ;
  • Chat bot master ;
  • Entrepreneur IA ;
  • Consultant IA.
  • Technique d’Expression et de Communication / digitale ;
  • Anglais ;
  • Optimisation continue ;
  • Calcul matriciel numérique ;
  • Probabilités et Statistiques ;
  • Sémantique ;
  • POO et Python ;
  • Programmation fonctionnelle avancée (Scala, MapReduce, Hadoop) ;
  • Algorithmique, graphes et complexité ;
  • Ingénierie des connaissances ;
  • Formalisation du Raisonnement ;
  • Leadership et Développement personnel ;
  • Interface Homme Machine ;
  • Informatique décisionnelle ;
  • Agents intelligents ;
  • Traitement du signal pour l’IA ;
  • Extraction d’informations ;
  • Apprentissage supervisée ;
  • Apprentissage non supervisée ;
  • Apprentissage par renforcement ;
  • Modélisation et représentation de données 3D ;
  • Représentation de l’Image et du Son ;
  • Architecture d’entreprise.
  • Gestion de projet informatique (cycle de vie, agile) ;
  • Droit, Ethique et déontologie ;
  • Environnements informatiques pour l’Apprentissage ;
  • Fouille d’opinions et analyse des sentiments ;
  • Data mining / Text Mining / Web Mining ;
  • Réseau de Neurones Artificiels et Deep Learning ;
  • Projet Machine Learning ;
  • Analyse d’image et Vision par ordinateur ;
  • Projet Image et Vision
    Robotique ;
  • Big Data Analytics ;
  • Objets connectés, intelligence ambiante et Intelligence bio-inspirée ;
  • Culture d’entreprise, Entrepreneuriat et innovation ;
  • Initiation à la recherche / Veille technologique ;
  • Projet Big Data ;
  • Virtualisation / Cloud / Plateforme Big data ;
  • Programmation parallèle.

Accès en MIAD 1ère année

  • Licence Professionnelle en Sciences et Technologies dans les spécialités:
    1. Réseaux et Génie Logiciel ;
    2. Informatique de Gestion ou diplôme équivalent.

Accès direct en MIAD 2ème année

  • Master 1 en Informatique
    1. MIAD 1ère Année ;
    2. Ingénieur en Télécom ;
    3. Conception réseaux ou en  base de donnée.

 

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