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

Étudiant

Modalités

En présentiel

Durée

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Prix

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Niveau visé

Niveau > BAC + 5

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Localité

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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

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