Master 2 INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ

Creșterea rapidă a cercetării și aplicațiilor în domeniul inteligenței artificiale (AI) oferă oportunități fără precedent. Acest curs este destinat studenților care doresc să primească o educație primară excelentă care acoperă un spectru larg de concepte și aplicații ale AI bazate pe date și care învață din exemple.

Programul oferă cursuri introductive de învățare statistică, învățare profundă și învățare de consolidare, optimizare, procesare a semnalului, teoria informației și teoria jocurilor. Numeroase opțiuni fac posibilă perfecționarea în teoria învățării și specializarea în multe domenii, cum ar fi big data, imagini și prelucrarea limbajului.

Acest al doilea an oferă o gamă extinsă de opțiuni, acoperind aspecte etice și alte subiecte, cum ar fi înființarea unei companii.

Acest curs necesită un background bun în matematică și informatică: - Probabilitate și statistici - Algebră liniară - Calcul diferențial și integral - Programare științifică - Vizualizarea datelor Solicitanții ar fi trebuit să finalizeze cu succes M1 de inteligență artificială (sau echivalent): - Cunoașteți elementele de bază ale statisticilor aplicate și optimizării - Știți cum să manipulați big data - Știți cum să diferențiați și să aplicați tehnici de învățare supravegheată, nesupravegheată și de întărire - Știți cum să programați modele predictive cu Python și master-știință-kit-învățare - Știți cum să vizualizați datele și ilustrați rezultatele cu instrumente de programare - Știți cum să scrieți o propunere de proiect și să comunicați rezultatele în scris și oral.

Aptitudini:

Formulați matematic algoritmi de coborâre a gradientului pentru rețele neuronale profunde, modele grafice sau alte modele de învățare statistică.

Programați modele de învățare profundă și modele grafice folosind Python și dobândiți cunoștințe în Keras, TensorFlow și Pytorch.

Înțelegeți bazele învățării statistice la nivel teoretic, concentrându-vă pe supra-învățare și regularizare.

Analizați date de diferite tipuri (imagine, text, vorbire) din semnalul brut.

Citiți, rezumați, comentați și reproduceți articole științifice.

Perspectivele de carieră:

Acest curs se pregătește pentru cercetare și profesii de cercetare și dezvoltare în noi domenii de aplicare în plină desfășurare: viziune computerizată (vehicule autonome și biometrie); recunoașterea vocii (necesară pentru noile interfețe om-mașină pentru smartphone-uri); filtrarea și agregarea conținutului eterogen și textual (esențial pentru soluțiile comerciale pentru gestionarea fluxurilor de date semnificative); managementul și monitorizarea sistemelor industriale complexe sau critice care se bazează pe analiza datelor.