Business and AI(Artificial Intelligence)

Business and AI(Artificial Intelligence)

MASTER IA2
Intelligence Artificielle Appliquée

Objectifs de la formation

Former des informaticiens capables de mettre en œuvre de manière très concrète les différentes techniques issues de l’IA.

 

A l’issue de cette formation, ils seront capables de :

  • Décider si une problématique relève d’une technique d’IA,

  • Connaître les limites et contraintes associées à chaque technique d’IA,

  • Développer une application d’IA en s’appuyant sur les librairies ou services cloud existants.

 

CES COMPÉTENCES S'AJOUTENT

À CELLES DU M1

Comprendre le fonctionnement de l’entreprise et son organisation,

Recueillir, analyser et structurer les besoins informatiques

de l’entreprise dans son ensemble ou pour une problématique en particulier,

Elaborer une solution informatique en réponse aux besoins, en s’appuyant sur sa maitrise des technologies Web ou des approches par composants,

Elaborer le budget d’un projet informatique, le planifier puis le piloter de A à Z.

Faire la conception, puis développer une application suivant l’état de l’art.

Programme Master 2 IA2 

SEMESTRE 1 : mi-septembre à mi-mars

 

IA et société

  • Les différentes définitions de l’IA.

  • Ethique et IA citoyenne.

  • Souveraineté et perspective éco de l'IA.

 

Vision

  • Réseaux convolutifs pour la classification d’image.

  • Localisation et identification d’objets dans une image ou une vidéo.

  • Détecter une action dans une image/vidéo.

  • Reconnaitre du texte dans une image.

  • Reconnaître une personne / authentifier par une image.

 

Machine Learning Fundamentals

  • Processus et méthodologies de l'Extraction de Connaissances à partir des Données

  • Définition des objectifs des applications de Data Mining et Machine Learning.

  • Apprentissage supervisé de modèles de connaissances prédictifs.

  • Apprentissage non supervisé de motifs de connaissance descriptifs.

  • Approches algorithmiques de classification, régression, clustering, détection d'exceptions et extraction de règles d'association et motifs séquentiels.

 

Traitement du langage naturel

  • Recherche d’information (moteur de recherche)

  • Extraction d’information

  • Analyse de sentiment.

  • Classification et catégorisation de documents.

  • Résumé automatique de texte.

 

Agent conversationnel et systèmes multi-agents

  • Agent simple et systèmes multi-agents.

  • Agents intelligents en recherche d'information.

  • Agents conversationnels.

 

Résolution de problèmes

  • Complexité algorithmique, algorithmes optimaux et sous-optimaux.

  • Heuristiques et méta-heuristiques.

  • Différents paradigmes de résolution (Programmation linéaire, Programmation par contraintes, Programmation dynamique, …) et solveurs.

 

IA pour les jeux

  • Théorie des jeux.

  • Algorithme Minimax et élagage alpha-bêta.

  • Agent réactif et planification de haut niveau.

  • Machine learning appliqué aux jeux : alphaGo.

Raisonnement automatique

  • Modélisation de la connaissance.

  • Inférence et raisonnement.

  • Systèmes experts.

 

Algorithmes évolutionnaires

  • Algorithmes génétiques.

  • Estimation de distribution.

  • Optimisation multi-objectif.

 

Modélisation de l’incertitude dans le raisonnement

  • Logique floue.

  • Systèmes experts probabiliste.

  • Simulations Monte-Carlo.

 

IA et esthétique

  • Du modèle génératif à l’art génératif : l’IA comme outil d’aide à l’artiste.

  • Les réseaux antagonistes génératifs.

  • Les approches « neural style transfer ».

  • Les paréidolies de deep dream.

 

L’IA dans l’entreprise

  • Nouveaux usages de l’IA dans l’entreprise : dans les processus support et dans le cœur de métier : cas d’usage emblématiques.

  • Le SI augmenté : Perspectives d’évolution du SI intégrant l’IA 

  • Choix d’organisation de l’entreprise autour de l’IA.

  • Le référentiel légal de l’IA et les mesures de protection.

  • Nouveaux métiers amenés par l’IA.

 

Implémentation matérielle du machine learning

  • Rappel sur la programmation concurrente et parallèle.

  • Définition du modèle de calcul de Cuda.

  • Mise en œuvre de CuDA sur des algorithmes d’IA : deep learning, random forest, simulation Monte-Carlo.

Gestion et Management

  • Entrepreneuriat

  • Management d’équipe

  • Anglais

 

Développement informatique

  • Développement Web

  • Développement mobile

  • Base de données et Big Data

+ PROJET IA

Idée apportée par les étudiants, les entreprises ou les chercheurs

SEMESTRE 2 : mi-mars à fin août

Stage de 6 mois pour les étudiants en formation initiale ou période de temps plein en entreprise pour les alternants.

Programme Master 1 

Le Master 1 est mutualisé entre les différents Masters 2

SEMESTRE 1 : 

Technologies Web au service de l’entreprise

  • Technologies Web

  • Ingénierie des besoins et gestion de projet

  • Diagnostic et gestion financière

  • Communication interpersonnelle

SEMESTRE 2 : 

Organisation et Système d’Information

  • Composants logiciels pour l'entreprise

  • Cadrage d'un projet SI

  • Pilotage et Stratégie d'Entreprise

  • Communication en entreprise

Alternance

Master 1 et Master 2 possibles en alternance (contrat de professionnalisation et contrat d'apprentissage)

© 2020 MIAGE Nice Sophia-Antipolis

MIAGE 

1645 Route des Lucioles

06410 Biot

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