Master 2
Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD)

Dernière mise à jour le 17/01/2024

Paris Santé Campus,
2-10 rue d'Oradour sur Glane, 75015 Paris

Formation en présentiel

Bac + 5

Titre RNCP niveau 7 : MASTER - Informatique
( code RNCP 34126  -  code diplôme 1353261J )

Group 15

Formation éligible
à la prime de 6000€

Group deliivery

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 2023

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 659 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

Modélisation de problèmes

24 h

Recherche Monte Carlo

24 h

Machine Learning sur le Big Data

24 h

Flux de données

24 h

Graph Management et Mining

24 h

Data Visualisation

24 h

NLP

24 h

Tutorat mémoire

85 h

Projets individuels

71 h

Suivi CFA

71 h

Total 659 h

Contacts

Université Paris Dauphine Tristan CAZENAVE tristan.cazenave@lamsade.dauphine.fr

CFA afia Bénédicte CARDIET-TREPS Chargée de mission Alternance bcardiettreps@cfa-afia.fr 06 75 10 27 15

Université Paris Dauphine CFA afia
Tristan CAZENAVE Bénédicte CARDIET-TREPS
Chargée de mission Alternance
tristan.cazenave@lamsade.dauphine.fr
bcardiettreps@cfa-afia.fr
06 75 10 27 15
Group 7

100 %

de taux de réussite

chiffre-50

26,32 %

de poursuite d’études

icon-5

90 %

d’insertion pro à 3 mois

Stroke 1

44 350

Salaire annuel moyen

icon-4

4 %

d’interruption de parcours

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