Le parcours IAAA introduit les avancées les plus récentes en intelligence artificielle et forme à l'exploitation des méthodes et techniques associées dans des applications innovantes. Les thèmes abordés sont l'apprentissage automatique, l’apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel, la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et la représentation et le traitement des connaissances. Ces thèmes s’inscrivent notamment dans le cadre de la science des données et de l’informatique fondamentale.
Pédagogie
OBJECTIFS
Le parcours IAAA introduit les avancées les plus récentes en intelligence artificielle et forme à l'exploitation des méthodes et techniques associées dans des applications innovantes. Les thèmes abordés sont l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel, la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et la représentation et le traitement des connaissances. Ces thèmes s'inscrivent notamment dans le cadre de la science des données et de l'informatique fondamentale.
Le parcours IAAA partage des unités d'enseignement avec le master data science de la mention mathématiques appliquées, avec l'option Science des Données de l'École Centrale Marseille, et avec le master sciences cognitives de l'institut convergence ILCB sur les aspects apprentissage à la confluence des thèmes cerveau et ordinateur, et donnera lieu à des projets communs avec des étudiants sur l'ensemble des disciplines de l'institut.
Le parcours IAAA est fortement orienté « recherche » et « recherche et développement » avec de forts débouchés en thèse, permettant aussi d'intégrer directement une entreprise au sein de projets qui développent des applications mettant en jeu des technologies à base d'IA.
Ce parcours sera tourné vers l'international par le biais notamment du recrutement d'étudiants étrangers via l'Ecole Centrale Marseille.
Métiers visés :
- Ingénieur R&D
- Chargé de veille ou de recherche, Enseignant-chercheur ou chercheur
- Chef de projet
- Ingénieur études et développement
- « Data scientist » ou « Data analyst »
PRÉREQUIS OBLIGATOIRES
Licence en informatique, Mathématiques-Informatique ou Mathématiques.
PRÉREQUIS RECOMMANDÉS
Il est recommandé d'avoir déjà pratiqué la programmation en python et en C. De même des connaissances de mathématiques de licence en algèbre linéaire, probabilités et statistiques sont un plus. Savoir travailler dans un environnement linux est aussi un plus.
SITES D'ENSEIGNEMENT
Information non disponibleFORMATION ET RECHERCHE
Ce parcours est adossé aux équipes QARMA, TALEP, COALA du laboratoire d'informatique et systèmes (LIS). De nombreux contenus font appel aux travaux de recherche de ces équipes. Le parcours a une finalité à la fois recherche et professionnelle. Les candidats peuvent intégrer une équipe de recherche dans l'industrie ou continuer en thèse dans le monde académique.
COMPÉTENCES À ACQUÉRIR
Créer ou exploiter des méthodes et des algorithmes innovants dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, du traitement automatique du langage naturel, de la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et de la représentation et du traitement des connaissances.
DOMAINES NSF
- 114B Modèles mathématiques ; Informatique mathématique
- 326M Informatique, traitement de l'information
- 326T Programmation, mise en place de logiciels
LISTE DES ENSEIGNEMENTS
INFORMATIONS DIVERSES
Secrétariat pédagogique :
- Céline Baumstarck 04.13.94.51.99 celine.baumstarck@univ-amu.fr
Inscription
RÉGIMES D'INSCRIPTION
Ce parcours est accessible en- Formation initiale
- Formation continue
