GRADE : MASTER

DOMAINE : SCIENCES ET TECHNOLOGIES

MENTION : INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Notre MASTER en Intelligence Artificielle vise à former des experts capables de concevoir, développer et déployer des systèmes intelligents répondant aux enjeux com- plexes des organisations modernes. Les auditeurs acquerront une maîtrise approfondie des algorithmes d’apprentissage automatique, du traite- ment des données massives, des modèles de deep learning et des systèmes intelli- gents. Ils seront dotés des compétences nécessaires pour analyser des problématiques complexes, conce- voir des solutions innovantes basées sur l’IA et piloter des projets technologiques à forte valeur ajoutée.

DEBOUCHÉS

Nos diplômés pourront exceller dans divers secteurs, que ce soit dans les entreprises privées ou publiques, dans les organisations internationales ou même en tant que consultant.

Notre MASTER en Intelligence Artificielle ouvre la porte à une variété de carrières.
Ils peuvent travailler comme :

Data Analyst

Data Scientist

Data Ingénieur

Chief data Officer

Data Protection Officer

Architecte Big Data

Consultant Big Data / IA

Entrepreneur IA

CONDITIONS D’ADMISSION

Le MASTER en Intelligence Artificielle est ouvert aux titulaires d’une Licence en :

Informatique

Data Science

Mathématiques

Télécommunications

Statistiques

Ou tout autre diplôme admis en équivalence

Les candidats doivent soumettre un dossier de candidature et peuvent être convoqués à un test technique et/ou un entretien avec un responsable pédagogique.

PROGRAMME

FONDAMENTAUX AVANCES EN IA

Mathématiques pour l’IA (algèbre linéaire avancée, optimisation)

Probabilités et statistiques avancées

Recherche opérationnelle

Théorie de l’information

BIG DATA ET DATA ENGINEERING

Architectures Big Data

Traitement distribué (Hadoop, Spark)

Data pipelines et ETL

Cloud computing (AWS, Azure, GCP)

Stockage et gestion de données massives

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE APPLIQUEE

Traitement du langage naturel (NLP)

Vision par ordinateur

Systèmes de recommandation

IA pour la finance digitale

IA pour la santé et l’industrie

ECURITE, ETHIQUE ET GOUVERNANCE

Sécurité des systèmes intelligents

Protection des données personnelles

Éthique de l’IA

Réglementation et conformité

Gouvernance des données

PRATIQUE METIERS

Projets tutorés

Études de cas réels

Hackathon IA / Data

Stage en entreprise

Mémoire de fin d’études

MACHINE LEARNING ET DEEP LEARNING

Apprentissage supervisé et non supervisé

Réseaux de neurones artificiels

Deep Learning (CNN, RNN, Transformers)

Apprentissage par renforcement

Évaluation et optimisation des modèles

TRAITEMENT AVANCE DES DONNEES

Analyse exploratoire avancée

Feature engineering

Visualisation avancée des données

Data storytelling

Outils BI et dashboards

DEVELOPPEMENT ET DEPLOIEMENT DES SOLUTIONS IA

Programmation avancée en Python

Frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)

MLOps et industrialisation des modèles

APIs et microservices

Déploiement cloud et monitoring

MANAGEMENT ET COMPETENCES TRANSVERSALES

Gestion de projet agile

Innovation et transformation digitale

Entrepreneuriat technologique

Leadership et travail en équipe

Communication professionnelle et scientifique

Anglais technique

Programme habilité par l’Etat