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Master 2 Intelligence Artificielle, Système et Données (IASD)

Master 2 Intelligence Artificielle, Système et Données (IASD)
Objectifs de la formation

L’objectif de ce Master orienté Mathématique-Informatique-Big Data est d’offrir une solide connaissance en Mathématiques appliquées ainsi qu’en Intelligence Artificielle afin de couvrir l’ensemble des problématiques de traitement et d’analyse des données massives que l’on peut rencontrer en entreprise.

Cette formation met l’accent à la fois sur la rigueur indispensable pour le traitement des données et sur les méthodologies récemment développées. 

Ces dernières ont pour fonction de produire des outils d’analyse mathématique, d’estimation statistique et de prévision qui se déclinent à travers la construction d’algorithmes programmés dans des langages informatiques performants.
 

Débouchés

Les étudiants s’orientent vers des postes tels que :

  • •    Data Scientist,
  • •    Concepteur/Développeur d’applications Big Data,
  • •    Architecte bases de données complexes
  • •    Data Analyst,
  • •    Gestionnaire de données massives,
  • •    Ingénieur de recherche et développement.
     
Cadre de la formation en apprentissage

La formation est assurée en partenariat avec le CFA AFIA. Le CFA a été créé en 1992 avec le Conseil Régional d’Ile de France et a formé à ce jour plus de 6 000 apprentis informaticiens. Il travaille avec plus de 650 entreprises partenaires.

Conditions d’admission
  • •    Avoir validé une première année de Master scientifique (mathématiques/informatique) à l’Université Paris Dauphine ou équivalent.
  • •    Avoir réussi les étapes de sélection de l’université et du CFA AFIA.
  • •    Être recruté comme apprenti par une entreprise.
     
Programme
Enseignement Volume horaire
Semestre 1   
Fondamentaux de l'apprentissage automatique 24 h
Optimisation pour l'apprentissage automatique  24 h
Bases de données avancées (SGBD non classiques) 24 h
Deep Learning 24 h
Systèmes, paradigmes et algorithmes pour les Big Data 24 h
Ethique et science des données 24 h
Projet Sciences des données  24 h
Fouille de graphes  24 h 
Apprentissage par renforcement 24 h
Data wrangling, qualité des données 24 h
Total semestre 240 h
Semestre 2   
Machine learning sur le big data 24 h
Apprentissage profond pour l'analyse d'images 24 h
Graphes de connaissance, logique de description, raisonnement sur les données 24 h
Flux de données 24 h
Recherche Monte-Carlo et jeux 24 h
Visualisation de données 24 h
IA on the cloud 24 h
Mémoire  
Total semestre 168 h
TOTAL 408 h

Mis à jour le 22/07/2019

Rythme d'alternance

2 semaines Université / 4 semaines Entreprise

Calendrier d'admission
3 sessions de recrutement : Mai - Juin - Août 2020
Rentrée : Septembre 2020
Université Paris Dauphine

Département MIDO 
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny
75775 Paris cedex 16

Tél : 01 44 05 44 95

Contacter Tristan Cazenave

Inscription en ligne

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