Mathématiques de l’Intelligence Artificielle

Université Paris-Saclay

Master 1 Master 2
Langue(s) d'enseignement : Français


Formation "à la carte" centrée sur les outils mathématiques en relation avec l'IA et l'apprentissage machine (+modules d'informatique obligatoire et en option). Le planning d'études est à déterminer au début de la formation, en accord avec un mentor. Le parcours M1-M2 « Mathématiques de l’intelligence artificielle » est une formation à la carte et de haut niveau ouvrant aux multiples outils et théories mathématiques utilisées dans le domaine de l’apprentissage automatisé et de l’intelligence artificielle. Son objectif est de porter les étudiants au niveau de la recherche actuelle et de les entraîner à repousser la frontière des connaissances dans ce domaine en développement rapide. Le cursus comporte des modules couvrant les fondamentaux mathématiques de niveau master ainsi que des modules spécialisés. Un accent particulier est mis sur les outils probabilistes et statistiques dont le rôle est incontournable ; l’interaction de ces méthodes avec d’autres domaines des mathématiques (telles que l’optimisation, la théorie spectrale, la géométrie discrète ou l’analyse fonctionnelle), ainsi qu’avec l’informatique, est également d’importance majeure et fait la richesse de cette discipline, qui est reflétée dans le choix de modules proposés.


Concepts enseignés

  • Analyse de série de temps
  • Mathématiques
  • probabilités
  • Réseau de neurones
  • Statistiques pour données massives
  • vision artificielle

Débouchés

Les débouchés visés sont la thèse en milieu académique ou industriel.


Informations complémentaires

L'effectif étant destiné à rester réduit (l'objectif de la formation étant le débouché thèse et donc visant un haut niveau académique), la sélection à l'entrée est importante : seules les candidatures excellentes seront retenues, éventuellement après entretien.


Frais d'inscription

243 Eur (étudiants venant de l'UE)


Lien entre la formation et l'IA :

Elevé
Faible
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Approche de la formation :

Pratique
Théorique
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Prochaine session : 2022-2023