Master 2
Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD)
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris, France
Bac + 5
Titre RNCP niveau 7 : MASTER - Informatique
(
code RNCP 34126
-
code diplôme
1353261J
)
Formation éligible
à la prime de 6000€
Diplôme délivré par l’Université Paris Dauphine
- Contrôle continu, examens et projets
- Validation partielle par blocs de compétences : non
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris, France
Rentrée : Septembre 23
Présentation de la formation
Objectifs
Cette formation d'excellence offre de solides connaissances en mathématiques appliquées et conception de systèmes d'intelligence artificielle afin de couvrir l'ensemble des problématiques de traitement d'analyse des données massives que rencontrent les entreprises. Elle met l'accent sur l'articulation entre apprentissage automatique, gestion et fouille de grandes masses de données, paradigmes du Big Data, représentation des connaissances, traitement des données et sur les méthodologies récemment développées.
Compétences
Maîtriser les problèmes conceptuels, sémantiques et algorithmique soulevés par l'intelligence artificielle et la science des données - Développer une compréhension générale et en profondeur des différentes facettes de l'IA - Solides connaissances théoriques ainsi qu'une bonne expérience pratique de l'Intelligence Artificielle et des Sciences des Données.
Pré-inscription à la formation :
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Débouchés
- Data Scientist
- Concepteur/Développeur d’applications Big Data
- Gestionnaire de données massives
- Data Analyst
- Architecte de bases de données complexes
Rythme d’alternance
Contrat d'apprentissage (ou de professionnalisation sous conditions)
Parcours alterné de 446 h sur 12 mois
Rythme d’alternance
- 2 semaines en formation
- 4 semaines en entreprise
Prérequis et admission
- Avoir validé une première année en Master scientifique (mathématique/informatique)
- Avoir réussi les étapes de sélection de l’Université et du CFA Afia
- Être recruté comme apprenti par une entreprise
- Formation accessible aux étudiants en situation de handicap
Programme
| Enseignements | Volumes |
|---|---|
| Fundamentals of Machine Learning |
36 h |
| Optimisation pour le Machine Learning |
24 h |
| Systems, paradigms and algorithms for Big Data |
24 h |
| Qualités des données |
24 h |
| Deep learning for image analysis |
24 h |
| Apprentissage par renforcement |
24 h |
| Éthique |
12 h |
| Projet Sciences des données |
24 h |
| AI on the cloud |
24 h |
| Bases de données avancées (SGBD non classiques) |
24 h |
| Deep Learning |
24 h |
| Graphes de connaissance, logiques de description, raisonnement sur les données |
24 h |
| Recherche Monte Carlo |
24 h |
| Machine Learning sur le Big Data |
24 h |
| Flux de données |
24 h |
| Graph Management & Mining |
24 h |
| Data Visualisation |
24 h |
| NLP |
24 h |
| Tutorat mémoire |
14 h |
| Total | 446 h |
Contacts
Université Paris Dauphine Tristan CAZENAVE tristan.cazenave@lamsade.dauphine.fr 01 44 05 44 95
CFA Afia Patricia LAVAGNA Manager de Département Alternance plavagna@cfa-afia.fr 06 68 71 94 42
| Université Paris Dauphine | CFA Afia |
| Tristan CAZENAVE | Patricia LAVAGNA |
| Manager de Département Alternance | |
| tristan.cazenave@lamsade.dauphine.fr | plavagna@cfa-afia.fr |
| 01 44 05 44 95 | 06 68 71 94 42 |
