Mastère Professionnel en Ingénierie en Intelligence Artificielle
Informatique et télécommunication
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Mastère(s)

Mastère Professionnel en Ingénierie en Intelligence Artificielle

Le Mastère « Ingénierie en Intelligence Artificielle » a pour objectif de former des experts en Intelligence Artificielle dans le but de répondre aux besoins grandissants en concepteurs et en développeurs dans les domaines de la robotique, de l’interconnections des objets et du traitement des données massives..

Le Mastère « Ingénierie en Intelligence Artificielle » est conçu pour :
  • Former les étudiants à une des technologies les plus marquantes de l’informatique à savoir les agents intelligents et les systèmes multi-agents. Les technologies et méthodes du domaine des systèmes multi-agents contribuent actuellement à divers domaines tels que le commerce électronique, la robotique, la recherche d’informations, la simulation sociétale, etc.
  • Donner une compréhension approfondie des méthodes d’apprentissage automatique (Machine learning & Deep Learning) et les méthodes de visualisation. Ces méthodes sont couramment utilisées pour reconnaître le contenu d'une image ou de comprendre le langage parlé.

Conditions d’accès :

L’admission en 1ère année M1 est ouverte aux titulaires d'une licence en Sciences et Techniques ; en Mathématiques ; et en Informatique. Sont admis en 2ème année M2 les étudiants qui ont validé le S1 et S2 du M1. Les étudiants ayant validé le M1 d’un mastère équivalent peuvent accéder au M2 après l’étude de leur dossier par la commission du mastère.

 

Pour qui ?

Le Mastère « Ingénierie en Intelligence Artificielle » s’adresse à tous ceux qui souhaitent se spécialiser dans les techniques les plus avancées de la modélisation et l'ingénierie des systèmes intelligents et de la décision. Ce mastère offre socle de connaissances et de compétences permettant de préparer les étudiants aux métiers de développement et de l'innovation dans le domaine de l’Intelligence Artificielle.

perspectives professionnelles du parcours

  • Expert de la robotique et des objets connectés
  • Concepteur d’outils et développeur de solutions de marketing intelligentes (comme les logiciels de recommandation développée par Amazone,..)
  • Spécialiste IA dans les secteurs qui sont concernés par l’aide à la décision (Banques, Assurances)
  • Concepteur et développeur d’architectures logiciels de gestion intelligente de l’énergie
  • Consultant « Intelligence Artificielle » dans des secteurs de pointe à fort contenu informationnel : Télécommunications, Transports, Agro-alimentaire, Informatique d’applications et de services, Informatique médicale.

Programme

1ère année

Semestre 1

  • Introduction à l'IA
  • Représentation de connaissances et raisonnements
  • Base de données avancées
  • Introduction aux Sciences de données
  • Fondements mathématiques des données scientifiques
  • Théorie de la décision
  • Atelier statistique avec R
  • Internet des Objets (IOT)
  • Anglais Scientifique 1
  • Développement Personnel (Personal : Certification Honoris 21stcentry skills)
  • Internet des Objet
  • Traitement analytique des bases de données (SAS)

Semestre 2

  • Apprentissage automatique
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Réseaux de Neurones
  • Modélisation des systèmes pour le Big Data
  • Fouille de données
  • Systèmes Multi-Agents
  • Robotique
  • Anglais Scientifique 2
  • Données et Ethique
  • Entrepreneuriat
  • Coding et Data Analytic (Préparation à la certification Honoris 21stcentry skills)
  • Réalité virtuelle & Réalité augmentée

2ème année

Semestre 1

  • Deep learning 
  • Méthodes Soft Computing
  • Systèmes intelligents d’aide à la décision
  • Traitement avancé du Big Data
  • Fouille de données massives
  • Traitement distribué de données massives sur Sparc et Kafka
  • Machine learning sur les Big data en TensorFlow
  • Anglais Scientifique 3
  • Développement Personnel 2 (Social : Certification Honoris 21stcentry skills)
  • Création d’entreprises (Entrepreneurship : Certification Honoris 21stcentry skills)
  • Certification IBM Intelligence Artificielle
  •  Analyse Prédictive et Cognitive des Données

Semestre 2

Projet de Fin d’Etudes
  • L’objectif du Projet de Fin d’Etudes (PFE) est de préparer l’insertion professionnelle des étudiants ; c’est un moyen essentiel pour confronter les connaissances acquises durant le cursus universitaire au savoir-faire des entreprises.
  • Durant toute la durée du PFE, l’étudiant(e), immergé dans un milieu industriel, est appelé à acquérir une culture d’entreprise et à démontrer qu’il possède aussi bien les compétences techniques et scientifiques particulièrement dans les technologies de l’Intelligence Artificielle, que les compétences humaines nécessaires pour assurer sa future fonction.
  • Le PFE se termine par la rédaction d’un mémoire qui sera soutenu devant un jury de professionnels du domaine de l’IT et d’enseignants académiques.