Master mention Informatique Parcours Machine Learning pour Intelligence Artificielle (MALIA)
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 03_2210113F
Organisme responsable :
Université Lyon 2 Lumière
(ouvre dans un nouvel onglet)
Référentiels
Code Rome
- M1801 Administration de systèmes d'information
- M1802 Expertise et support en systèmes d'information
- M1803 Direction des systèmes d'information
- M1805 Études et développement informatique
- M1806 Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information
Formacode
- 24231 : Réseau informatique
- 31054 : Informatique
Présentation de la formation
Objectifs
Le parcours MALIA du Master Informatique forme des spécialistes des méthodes modernes du machine learning qui sont au coeur des développements de l'intelligence artificielle. Ce parcours est ouvert à la fois en formation classique et en formation par alternance. Compétences attestées : Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue et dans des champs d'applications variés en lien avec les usagers Mettre en relation une catégorie de problèmes…
Ce parcours est ouvert à la fois en formation classique et en formation par alternance.
Compétences attestées :
- Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue et dans des champs d'applications variés en lien avec les usagers
- Mettre en relation une catégorie de problèmes avec les algorithmes de résolution adaptés et en évaluer la pertinence : limites d'utilisation et efficacité.
- Proposer une architecture matérielle et logicielle permettant d'intégrer les données du problème et de le résoudre.
- Maîtriser plusieurs paradigmes de modélisation et de programmation et être capable de s'adapter à de nouveaux langages.
- Connaître et mettre en oeuvre les principes de gestion des bases de données structurées ou non et la construction d'interfaces homme-machine.
- Développer des applications informatiques sur des infrastructures variées (machines parallèles, environnement distribué, programmation Web )
- Maîtriser les principes de la compilation et de l'optimisation afin de produire un code efficace.
- Identifier un problème pouvant être parallélisé, choisir et mettre en oeuvre le modèle de calcul adapté pour le résoudre.
- Déployer des applications informatiques, gérer les phases de test et les évolutions.
- Maîtriser les grands enjeux de la sécurité des systèmes informatiques et de la protection des données,
- Analyser un système du point de vue de la sécurité et mettre en oeuvre des solutions sécurisées
- Prendre en compte les enjeux industriels, économiques et professionnels : compétitivité et productivité, innovation, propriété intellectuelle et industrielle, respect des procédures qualité, sécurité.
- Gérer une petite équipe, comprendre un bilan comptable et réaliser une démarche de création d'une entreprise.
- Communiquer en langue anglaise à l'oral et à l'écrit et élaborer des documents techniques et/ou réglementaires dans cette langue.
- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d'études, comme base d'une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
Programme de la formation
Le programme est constitué de 10 UE dédiées aux techniques les plus récentes du machine learning (ML) : ensemble methods in ML, manifold learning, model-based learning, deep learning, representation learning for natural langage processing, temporal data analysis, explainable artificial intelligence, network analysis for information retrieval, big data management, recente advances in ML. A cela s'ajoute une UE de mise à niveau en optimisation, une UE de gestion de projet, un travail…
Le stage est obligatoire pour les étudiants qui ne sont pas en alternance, pour une durée de 6 mois à partir de mi mars.
Validation et sanction
Année post-bac de sortie
Bac+5
Niveau de sortie
Master
Compétences visées
Activités visées / compétences attestées
- Maîtriser les modèles et algorithmes modernes du machine learning et leur intégration dans des outils d'intelligence artificielle
- Traiter des problématiques réelles d'analyse de méga-données, à l'aide des outils à la pointe du machine learning
- Maîtriser les techniques de gestion des méga-données et de calcul intensif
Secteurs d'activité ou type d'emploi
le M2 MALIA forment idéalement les étudiants pour continuer en doctorat en informatique ou mathématiques appliquées.
Type de formation
Certifiante
Niveau de sortie
Bac + 5 et plus
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
300 h
En entreprise
400 h
Financement
- Conventionnement
- Oui
- Financeur
-
- Bénéficiaire de l'action
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Informations sur les publics
Public ciblé Pour intégrer le pacours de Master 2 MALIA, les étudiants devront avoir des pré-requis en mathématiques appliquées et en informatique.
Niveau d'entrée
BAC
Conditions spécifiques et prérequis
Pré-requis Niveau(x) de recrutement BAC+4 Formation(s) requise(s) Un niveau de Master 1 en Informatique ou Mathématiques Appliquées, ou équivalent.
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
74 Rue Pasteur69007 Lyon 7e
Responsable : Université Lyon 2 Lumière
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
74 Rue Pasteur
69007 Lyon 7e - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes