Intelligence Artificielle
Formation approfondie en intelligence artificielle et machine learning.
Grade
Ingénieur
Durée
Bac + 5 ans
Crédits
300
Faculté
Sciences et Technologies
Mode
Présentiel
Formation sur l’apprentissage automatique, la robotique cognitive et l’intelligence distribuée.
- Public Cible :
- Bac, Bac+2, Licence
- Objectifs Pédagogiques :
- Former des spécialistes en IA capables de concevoir et d’implémenter des systèmes intelligents.
- Compétences Visées :
- Maîtrise des algorithmes d’apprentissage, vision par ordinateur, traitement de données massives.
- Spécialisations :
- IA appliquée, Big Data, Apprentissage profond, Robotique cognitive
Informations Rapides
Liste des cours
IART018L5 - Introduction à l’IA
Concepts de base de l’intelligence artificielle
MATA015L5 - Mathématiques discrètes
Logique, ensembles, relations, graphes
PROG008L5 - Programmation Python
Initiation à la programmation IA en Python
ALGO003L5 - Algorithmes fondamentaux
Bases de l’algorithmique
METH115L5 - Méthodologie scientifique
Démarche de recherche et rédaction technique
PROB009L6 - Probabilités et statistiques
Outils probabilistes pour l’IA
LOGI001L6 - Logique et raisonnement automatique
Raisonnement formel et automatisé
SGBD008L6 - Bases de données
Modélisation et manipulation de données
IART019L6 - Projet IA encadré
Projet appliqué aux techniques IA
COMM478L6 - Communication technique
Communication écrite et orale
IART020M1 - Machine learning
Fondamentaux de l’apprentissage automatique
INFO044M1 - Vision par ordinateur
Traitement automatique d’images et vidéos
IART021M1 - Traitement du langage naturel
Analyse et génération du langage humain
IART022M1 - Systèmes intelligents
Systèmes autonomes et décisionnels
ANGL141M1 - Anglais technique
Communication en anglais en contexte IA
IART023M2 - Deep learning
Apprentissage profond avec réseaux de neurones
IART024M2 - Apprentissage par renforcement
Prise de décision par interaction avec l’environnement
IART025M2 - IA distribuée et edge computing
IA en environnement distribué et embarqué
PROJ091M2 - Projet d’intelligence artificielle
Projet pratique de synthèse en IA
SEMI090M2 - Séminaire professionnel
Rencontres avec des professionnels du secteur
ETHI031M3 - Éthique et responsabilité de l’IA
Enjeux éthiques liés à l’IA
IART026M3 - Sécurité des modèles IA
Protection des modèles d’IA
METH116M3 - Méthodologie de recherche
Méthodes pour travaux scientifiques en IA
IART027M3 - Outils d’industrialisation IA
Déploiement industriel des solutions IA
STAG088M4 - Stage ou mémoire de fin d'études
Application professionnelle ou recherche
PROJ092M4 - Projet IA de fin d’études
Réalisation complète d’un système IA
SEMI091M4 - Séminaires spécialisés
Thèmes avancés et innovation en IA
Conditions d'Admission
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Poursuite d'Études :
Informations Pratiques
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- Consulter les frais d'études
- Calendrier Académique
- Septembre - Mai
- Évaluation
- Devoirs - Examens - Projets - Stage - Mémoire
- Mode de Formation
- Présentiel
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