Master mention informatique parcours machine learning pour la science des donnees - 2eme annee
Université Paris Cité
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
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Durée
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Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En présentiel
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Objectifs
Ce master a pour objectifs de
- former des Data Scientists maitrisant les différentes méthodes d'apprentissage machine (supervisé, non supervisée et semi-supervisé sous différentes approches y compris le deep learning) et capables de concevoir de nouvelles méthodes adaptées aux divers domaines d'activités dans le but d'extraire de la connaissance utile à l'optimisation des offres et services de l'entreprise.
- permettre de poursuivre en thèse dans le domaine de l'apprentissage machine, l'intelligence artificielle et la science des données sur des sujets d'ordre théorique et appliqué à divers domaines dont le text-mining, le NLP, l'IA générative et le Computer vision.
Programme
En master M2, les enseignements dispensés sont consacrés exclusivement à l'Apprentissage Machine, l'intelligence artificielle et la science des données, l'UE Anglais est également dispensée. Pour répondre efficacement aux objectifs de la formation, tous les enseignements se déroulent dans une salle machine.
Mise à niveau et Business Intelligence
Apprentissage non supervisé - 9 ECTS
Clustering
Mixture models
Factorisation and Recommendation
Dimensionality reduction II
Apprentissage et décision - 12 ECTS
Supervised learning II
Reinforcement learning
Time series II
Deep Learning II
Graph learning
Natural Language Processing (NLP) - 6 ECTS
Generative AI
Reinforcement learning
Data embedding and learning
Data engineering - 3 ECTS
Big Data Analytics
Packaging
Semestres 4 - 30 ECTS
Projet et Recherche - 12 ECTS
Projet PludriDisciplinaire (PPD)
Anglais
UE Mission en entreprise - 18 ECTS
Mise à niveau et Business Intelligence
Apprentissage non supervisé - 9 ECTS
Clustering
Mixture models
Factorisation and Recommendation
Dimensionality reduction II
Apprentissage et décision - 12 ECTS
Supervised learning II
Reinforcement learning
Time series II
Deep Learning II
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Natural Language Processing (NLP) - 6 ECTS
Generative AI
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Data embedding and learning
Data engineering - 3 ECTS
Big Data Analytics
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