Master 2 - International Master in Computer Sciences - Artificial Intelligence (AI) Area - Machine Learning Track - Université Paris Descartes - UFR Mathématiques et Informatique
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
It will allow one to study methods of unsupervised, semi-supervised and supervised learning and visualization methods. These ones are commonly used in the context of data mining and knowledge discovery in large and high-dimensional data sets. The data can come from various fields such as genomics, text analysis, web usage mining, marketing, image and speech processing. Further, this formation will also help to handle the use of probabilistic models such as the finite mixtures models which have become a standard tool in machine learning.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : algorithmes, représentations, raisonnement automatique
- Apprentissage automatique supervisé et non supervisé : méthodes, modélisation et optimisation
- Deep Learning : réseaux de neurones, architectures avancées, applications pratiques
- Traitement du signal et des données massives : techniques d’analyse, Big Data, apprentissage distribué
- Projets de recherche et mise en œuvre : cas pratiques, analyse critique, rédaction scientifique
Objectifs de la formation
- Concevoir et implémenter des modèles d’apprentissage automatique adaptés à des problématiques réelles complexes
- Analyser et prétraiter des données massives pour optimiser la performance des algorithmes d’IA
- Évaluer rigoureusement les performances des systèmes intelligents et ajuster leurs paramètres
- Développer des solutions d’IA en mobilisant des techniques avancées telles que le deep learning et le reinforcement learning
- Collaborer efficacement en équipes interdisciplinaires autour de projets innovants en intelligence artificielle
Points forts
Most crucial scientific, sociological, political, economic, bioinformatics, and business decisions are made based on data analysis. Often data are available in abundance, but they are of little help unless they are summarized and an appropriate interpretation of the summary quantities made.
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