Master Professionnel en Intelligence Artificielle et Data Sciences

Programme Master en Intelligence Artificielle

Durée de la formation : 1 an

Conditions d’admission : Avoir un Bac +3 en informatique

Objectifs du programme :

  1. Former des experts en IA capables de résoudre des problèmes complexes et de développer des solutions innovantes.
  2. Approfondir les compétences techniques, méthodologiques, et managériales en IA.
  3. Préparer les étudiants à des carrières en recherche ou dans des environnements industriels.

Programme de formation

Année 1 : Fondements Avancés

  • Semestre 1 : Bases avancées de l’IA
    • Théorie de l’apprentissage supervisé et non supervisé.
    • Réseaux neuronaux profonds (Deep Neural Networks).
    • Traitement du langage naturel avancé (transformers, BERT, GPT).
    • Big Data et optimisation pour l’IA.
  • Semestre 2 : Applications spécialisées
    • Vision par ordinateur (segmentation, détection d’objets).
    • Apprentissage par renforcement profond (Deep Reinforcement Learning).
    • IA et IoT (Internet des Objets).
    • Méthodes de recherche en IA et rédaction scientifique.

Année 2 : Applications et Recherche

  • Semestre 3 : Industrialisation et Déploiement
    • Mise en production de modèles IA (Docker, Kubernetes).
    • Développement d’API IA avec FastAPI et Flask.
    • Cybersécurité et IA.
    • Gouvernance, cadre juridique et éthique de l’IA.
  • Semestre 4 : Projet de recherche et stage
    • Mémoire de recherche ou projet d’entreprise.
    • Publication académique ou application industrielle.
    • Soutenance devant un jury professionnel.

Compétences développées tout au long du programme

  1. Expertise dans la conception et l’optimisation de modèles complexes.
  2. Connaissance approfondie des technologies Big Data et Cloud pour l’IA.
  3. Capacité à déployer des systèmes IA dans des environnements sécurisés.
  4. Compétences en gestion de projets IA à grande échelle.

Méthodes pédagogiques

  • Cours théoriques : Renforcement des concepts fondamentaux.
  • Projets pratiques : Implémentation de solutions avancées.
  • Stage ou mémoire : Conduite de recherches appliquées ou de projets industriels.
  • Conférences : Experts en IA, chercheurs, et entreprises du domaine.

Débouchés professionnels

  • Ingénieur Machine Learning.
  • Data Scientist senior.
  • Architecte IA.
  • Chef de projet en intelligence artificielle.
  • Chercheur en IA ou doctorant.

Atouts du programme

  • Accent sur l’innovation et la recherche appliquée.
  • Collaboration avec des entreprises et laboratoires de recherche.
  • Préparation aux certifications internationales en IA (AWS, Google AI, etc.).
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