Master 2 - Intelligence artificielle, systèmes, données - Dauphine - PSL
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master 2 Intelligence Artificielle, Systèmes, Données de l'Université Paris Dauphine - PSL forme des experts capables de concevoir des systèmes d'IA à l'état de l'art. Le programme couvre les fondamentaux et l'optimisation de l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'IA générative, les bases de données avancées, les systèmes et paradigmes Big Data, la fouille de graphes, ainsi que les enjeux éthiques liés à la science des données. Les étudiants développent une expertise pointue pour maîtriser les problèmes conceptuels, sémantiques et algorithmiques de l'IA, analyser et traiter des données massives, et conduire des projets collaboratifs complexes. Adossé aux laboratoires de recherche de PSL et à l'Institut PR[AI]RIE, ce master d'excellence ouvre vers des carrières de Data Scientist, Architecte Big Data, Concepteur d'applications en données massives, ou chercheur en R&D dans des laboratoires publics, privés ou des entreprises innovantes.
Thématiques abordées
- Fondements de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, représentation des savoirs, logique et raisonnement
- Big Data et gestion des données : bases de données, systèmes distribués, traitement de données massives
- Machine learning avancé : réseaux de neurones, apprentissage profond, méthodes statistiques
- Systèmes intelligents : traitement du langage naturel, vision par ordinateur, systèmes multi-agents
- Applications et enjeux de l’IA : éthique, sécurité, mise en œuvre industrielle et projets de recherche
Objectifs de la formation
- Maîtriser les fondements mathématiques et les concepts avancés de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique
- Concevoir et développer des systèmes informatiques capables de gérer et analyser de grandes masses de données (Big Data)
- Appliquer des méthodes de fouille de données, de représentation des connaissances et de traitement automatique des données
- Intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans des contextes industriels et innovants en tenant compte des enjeux sociétaux
- Développer une expertise pratique à travers des projets et des travaux de recherche en collaboration avec des laboratoires de pointe
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