[nom]
Ecole Supérieure Polytechnique
Département Génie Informatique
NOUVELLE FORMATION
Master en Intelligence Artificielle et Big Data
(MIABD)
FORMATION · ADMISSION
OBJECTIFS · [nom]
L’objectif de ce master est de former les étudiants aux méthodes, outils et technologies de la · Peut s’inscrire en Master 1, le/la candidat(e) pouvant justifier :
gestion des données massives mais aussi à la conception et à l’implémentation d’applications · soit d’un diplôme de Licence compatible avec la formation,
d’Intelligence Artificielle. · soit d’un titre admis en dispense ou en équivalence de la Licence,
en application de la réglementation en vigueur.
COMPETENCES VISEES
Les diplômés doivent être capables de concevoir, d’optimiser et d’implémenter · DUREE DE LA FORMATION
des systèmes de gestion de données massives;
des interfaces intuitives (comme les chatbots); · Deux (02) années universitaires.
des logiciels d’aide à la décision;
des programmes d’automatisation; · CONDITIONS D’ADMISSION
des systèmes de gestion, de collecte et d’analyse de données à grande échelle;
des outils de fouille de données, de recherche d’information, de veille technologique; · Admissibilité sur dossier, puis
des algorithmes d’apprentissage automatique et de reconnaissance des formes. · Admission après entretien
DATES IMPORTANTES
CONTENU DE LA FORMATION
Date limite de candidature : 16 février 2022
Plateformes Big Data · Entretien : 18 février 2022
Calculs distribués
Programmation fonctionnelle avancée · PIECES A FOURNIR
Analyse Big Data
Modèles et algorithmes Deep Learning · Deux photos d’identité récentes
Entraînement et optimisation de modèles Deep Learning · Une lettre de motivation manuscrite
Un curriculum vitæ (CV)
DEROULEMENT DES ENSEIGNEMENTS · Une copie de chaque diplôme/attestation de réussite
Une copie des relevés de notes de la Licence 3
Semestres 1 à 3 : Formation en deux cohortes (cohorte cours du jour, cohorte cours du soir · Une fiche d’information à remplir sur place
et samedi). Pour les cours du soir les enseignements vont se dérouler en bimodale (en ligne, en présentiel) et selon un modèle en classe inversée.
Semestre 4 : Projet personnel et stage en entreprise
DEBOUCHES PROFESSIONELS
Data architect · Consultant Big data · Ingénieur programmation linguistique
Data analyst · Consultant IA · Ingénieur R&D en IA
Data scientist · Consultant en data visualization · Chatbot master
Data engineer · Développeur IA · Chef de projet BI/Data
Data manager · Entrepreneur IA
Développeur Big data · Ingénieur en IA
Plus d’informations :
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