Objectif de la formation |
La technologie de l'information (TI) est un pilier indispensable de la société moderne. Nous assistons maintenant à une révolution dans le domaine des technologies de l'information, au centre de laquelle figure «Big Data» et DEEP learning, où nous générons, collectons, stockons et pouvons traiter des données à des taux phénoménalement plus élevés que ce qui est soutenable. Cette formation présente un profil hybride, qui doit disposer d’un solide bagage en mathématiques, statistiques mais aussi maîtriser les disciplines informatiques ou les infrastructures nécessaires à la gestion et au traitement des données. Il pour vocation d'attiser la curiosité et la soif de comprendre le métier du secteur dans lequel il intervient. L’objectif de ce master est de vous préparer à devenir les datascientists de demain aussi bien dans le monde académique que dans le monde industriel. Cette formation prépare les étudiants à poursuivre leurs études de doctorat dans des discipline tel que imagerie et vision par ordinateur et apprentissage automatique, Bigdata et Cloud et enfin Business intelligent. Le programme Master en sciences vous offre une formation complète, des fondations à la mise en œuvre, des algorithmes à l'architecture des bases de données et de la théorie de l'information à l'apprentissage automatique.
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Condition d'accès |
Diplômes requis :
Procédures de sélection : Étude du dossier :
Test écrit : Les étudiants dont les dossiers sont satisfaisants seront invités à passer un concours. Le concours sera basé sur :
L’équipe pédagogique du Master MRSD arrêtera la liste définitive et la liste d’attente en prenant en compte la note attribuée au dossier et la note du test écrit.
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Programme |
S1
1 | Probabilité |
2 | Méthodes numériques et Optimisation |
3 | Programmation I: Langage C++ et Désignes Patterns |
4 | Traitement d'images |
5 | Statistiques |
6 | Programmation II : langage Python |
S2
7 | Vidéos&Traitement d'images et médicales |
8 | Machine Learning |
9 | Théorie de l'information |
10 | Théories des Graphes et Optimisation combinatoire |
11 | Intelligence Artificielle |
12 | Atelier & Séminaire |
S3
13 | Business intelligent B.I |
14 | Réseaux et Internet des Objets |
15 | Cloud & BigData |
16 | Vision par Ordinateur |
17 | Tensorflow |
18 | Apprentissage Profond |
S4
STAGE OU MEMOIRE