Master mention informatique parcours intelligence artificielle et apprentissage automatique
Aix marseille université - amu
Non finançable CPF
Tout public
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Master mention informatique parcours intelligence artificielle et apprentissage automatique
Aix marseille université - amu
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
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Niveau > BAC + 5
Public admis
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Niveau visé
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Objectifs
"Le parcours IAAA introduit les avancées les plus récentes en intelligence artificielle et forme à l'exploitation des méthodes et techniques associées dans des applications innovantes. Les thèmes abordés sont l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel, la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et la représentation et le traitement des connaissances. Ces thèmes s'inscrivent notamment dans le cadre de la science des données et de l'informatique fondamentale.
Le parcours IAAA partage des unités d'enseignement avec le master data science de la mention mathématiques appliquées, avec l'option Science des Données de l'École Centrale Marseille, et avec le master sciences cognitives de l'institut convergence ILCB sur les aspects apprentissage à la confluence des thèmes cerveau et ordinateur, et donnera lieu à des projets communs avec des étudiants sur l'ensemble des disciplines de l'institut.
Le parcours IAAA est fortement orienté « recherche » et « recherche et développement » avec de forts débouchés en thèse, permettant aussi d'intégrer directement une entreprise au sein de projets qui développent des applications mettant en jeu des technologies à base d'IA.
Ce parcours sera tourné vers l'international par le biais notamment du recrutement d'étudiants étrangers via l'Ecole Centrale Marseille.
Métiers visés :
Ingénieur R&D
Chargé de veille ou de recherche, Enseignant-chercheur ou chercheur
Chef de projet
Ingénieur études et développement
« Data scientist » ou « Data analyst »"
Le parcours IAAA partage des unités d'enseignement avec le master data science de la mention mathématiques appliquées, avec l'option Science des Données de l'École Centrale Marseille, et avec le master sciences cognitives de l'institut convergence ILCB sur les aspects apprentissage à la confluence des thèmes cerveau et ordinateur, et donnera lieu à des projets communs avec des étudiants sur l'ensemble des disciplines de l'institut.
Le parcours IAAA est fortement orienté « recherche » et « recherche et développement » avec de forts débouchés en thèse, permettant aussi d'intégrer directement une entreprise au sein de projets qui développent des applications mettant en jeu des technologies à base d'IA.
Ce parcours sera tourné vers l'international par le biais notamment du recrutement d'étudiants étrangers via l'Ecole Centrale Marseille.
Métiers visés :
Ingénieur R&D
Chargé de veille ou de recherche, Enseignant-chercheur ou chercheur
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Ingénieur études et développement
« Data scientist » ou « Data analyst »"
Programme
"https://sciences.univ-amu.fr/fr/formation/masters/master-informatique/parcours-intelligence-artificielle-apprentissage-automatique-iaaa
Ce diplôme est obtenu après la validation de 2 années, seule la dernière année est certifiante, il se compose comme suit : une première année de 450 heures en centre et 245 heures en entreprise, une deuxième année de 282 heures en centre et 1155 heures en entreprise
Compétences à acquérir
Créer ou exploiter des méthodes et des algorithmes innovants dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, du traitement automatique du langage naturel, de la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et de la représentation et du traitement des connaissances."
Ce diplôme est obtenu après la validation de 2 années, seule la dernière année est certifiante, il se compose comme suit : une première année de 450 heures en centre et 245 heures en entreprise, une deuxième année de 282 heures en centre et 1155 heures en entreprise
Compétences à acquérir
Créer ou exploiter des méthodes et des algorithmes innovants dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, du traitement automatique du langage naturel, de la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et de la représentation et du traitement des connaissances."
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