Formations aux applications du spatial

Master Intelligence Artificielle parcours IA et applications

• Organisme : ISTIC
  (Université de Rennes 1)
• Voie de formation : Formation en alternance ou apprentissage
• Langue(s) utilisée(s) pour la formation : Français
• Lieu : Campus de Beaulieu - Rennes (Région : Bretagne)
• Diplôme préparé/grade/titre : Master ou DNM : Diplôme National de Master
• Niveau d'entrée minimum : Bac + 3
• Cette formation est inscrite au RNCP / RS

Détails de la formation

Objectifs : Le master Intelligence Artificielle a pour objectif de former des ingénieur·e·s en informatique. La formation se concentre sur l’acquisition de compétences favorisant la compréhension approfondie des diverses approches de l’Intelligence Artificielle (IA) et leur application dans des situations concrètes.

Niveau de Diplôme (UE) : 7 - (Niveau CEC ou équivalent)

Prérequis : • Licence en Informatique
• Licence mathématiques
• BUT 3 Informatique

Compétences acquises durant la formation : • Analyser et explorer des données de type varié (table, image, texte,
parole,...) à partir du signal brut
• Connaitre et savoir mettre en oeuvre les algorithmes d’IA de recherche-
heuristique de solutions (A*, Dijkstra, MCTS,..)
• Formuler mathématiquement des algorithmes tels que la descente
de gradient pour les réseaux de neurones profonds ou autres modèles
d’apprentissage statistique.
• Programmer des modèles d’apprentissage statistique avec Python et
maitriser Keras et Pytorch.
• Comprendre les fondements de l’apprentissage statistique au plan
théorique et en particulier le sur-apprentissage et le régularisation.

Métiers et activité professionnelle visés : • Ingénieur / Spécialiste en Machine Learning
• Data Scientist / Data Engineer / Data Analyst
• Ingénieur en Big Data
• Ingénieur IA / Ingénieur en IA « responsable »
• Ingénieur en traitement du langage naturel

Site web dédié : https://istic.univ-rennes.fr/master-intelligence-artificielle-parcours-ia-et-applications

Domaines Applicatifs

• Santé et Sociétal (E-santé, télé-épidémiologie, médecine spatiale ; Gestion des risques, sécurité, éducation, tourisme...)

Techniques spatiales et outils

• Traitement et Analyse des données (Traitement signal et image, méga données, apprentissage, intelligence artificielle...)