| Niveau d'études visé | Bac +8 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master of Science in Modeling of Neuronal and Cognitive Systems proposé par l'IDEX d'Université Côte d'Azur forme des experts capables de modéliser mathématiquement et computationnellement les systèmes neuronaux et cognitifs. Les étudiants y acquièrent des compétences solides en neurosciences computationnelles, en apprentissage automatique appliqué au cerveau, et en traitement de données neurophysiologiques. Le programme couvre la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse des signaux cérébraux, les algorithmes d'intelligence artificielle bio-inspirés, ainsi que les méthodes statistiques avancées pour interpréter les processus cognitifs. Les diplômés développent une expertise recherchée pour concevoir des simulations neuronales, analyser des données complexes issues de l'imagerie cérébrale, et contribuer aux avancées en neurotechnologies. Cette formation d'excellence internationale prépare aux carrières de chercheurs en neurosciences computationnelles, d'ingénieurs en neuro-ingénierie, de data scientists spécialisés en neuroimagerie, ou d'experts en intelligence artificielle cognitive dans les secteurs académique, médical et technologique.
Programme
- Fondamentaux en mathématiques appliquées, statistiques et informatique pour la modélisation des systèmes neuronaux
- Sciences cognitives et neurosciences : bases biologiques et cognitives des fonctions cérébrales
- Modélisation computationnelle des fonctions cognitives : apprentissage, mémoire, perception et prise de décision
- Techniques avancées en data science et intelligence artificielle appliquées aux données neuro-cognitives
- Projet de recherche interdisciplinaires intégrant mathématiques, informatique et neuroscience cognitive
Objectifs de la formation
- Maîtriser les modèles mathématiques et informatiques des systèmes neuronaux et cognitifs
- Analyser et interpréter les données expérimentales issues des neurosciences computationnelles
- Développer des compétences en programmation pour simuler des réseaux neuronaux complexes
- Intégrer des concepts interdisciplinaires liant biologie, psychologie et intelligence artificielle
- Appliquer des méthodes quantitatives pour étudier les mécanismes cognitifs et leurs dysfonctionnements