Master

À propos de cette formation

Le Master Intelligence Artificielle et Informatique Numérique vise à fournir aux étudiants des connaissances scientifiques, techniques et méthodologiques avancées dans les domaines de l’intelligence artificielle, de l’informatique décisionnelle et des technologies numériques émergentes. Ce Master vise à doter aux étudiants des compétences et des connaissances nécessaires pour les aider dans leur évolution de carrière. En effet, les connaissances et les compétences développées au cours du programme leur permettront de postuler à des postes appropriés centrés sur leurs compétences et leurs intérêts. En particulier, le programme présenté permettra aux lauréats une insertion plus simple sur le marché du travail national et international car il répond à la demande croissante de numérisation et d’innovation de technologies . Sans présumer d’être exhaustive, les étudiants peuvent cibler l'un des rôles suivants : - Concepteur IA - Data Scientist - Développeur Big Data - Développeur IA - Chatbot master - Ethicien Avec son ouverture sur la recherche, ce Master permettra, entre autres, à certains lauréats, de pouvoir poursuivre des études doctorales à des fins de carrière en Recherche scientifique et Développement. À l’issue de la formation, les diplômés du Master Intelligence Artificielle et Informatique Numérique seront capables de : - Analyser des problématiques complexes et proposer des solutions intelligentes adaptées aux besoins des entreprises et des organisations. - Concevoir, développer, entraîner et optimiser des modèles d’intelligence artificielle pour différentes applications réelles. - Traduire des besoins métiers et des modèles conceptuels en modèles mathématiques, algorithmiques et informatiques. - Développer des applications intelligentes intégrant des techniques de machine learning, deep learning et analyse de données. - Manipuler, traiter et exploiter efficacement des jeux de données volumineux et hétérogènes. - Mettre en œuvre des pipelines complets de traitement de données et de déploiement de modèles d’IA. - Concevoir des architectures logicielles robustes, évolutives et sécurisées pour les systèmes intelligents. - Utiliser des frameworks et outils modernes de développement en intelligence artificielle et data science. - Déployer des solutions d’IA sur des environnements cloud et distribués. - Évaluer les performances, la fiabilité et l’efficacité des modèles d’apprentissage automatique. - Intégrer les dimensions éthiques, réglementaires et de sécurité dans le développement des systèmes intelligents.

Optimisation du routage dans les réseaux de capteurs IoT