Master Informatique, Parcours : Intelligence artificielle et apprentissage automatique – Aix-Marseille UniversitĂ©
Présentation
Cette formation de Master Informatique, spĂ©cialisĂ©e en Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique (IAAA), propose un programme approfondi couvrant les avancĂ©es rĂ©centes en IA, notamment lâapprentissage automatique, lâapprentissage profond, le TALN et la modĂ©lisation de problĂšmes complexes. DestinĂ©e aux Ă©tudiants titulaires dâune licence en informatique ou en mathĂ©matiques, elle vise Ă maĂźtriser les mĂ©thodologies modernes pour des applications innovantes dans des secteurs tels que la science des donnĂ©es. Les participants dĂ©velopperont des compĂ©tences techniques en algorithmique et programmation (Python, C), tout en bĂ©nĂ©ficiant dâune orientation recherche et dĂ©veloppement, facilitant leur insertion dans lâindustrie ou la poursuite en thĂšse. Les cours, dispensĂ©s en français, sâappuient sur des travaux de recherche menĂ©s au LIS, avec des partenariats acadĂ©miques renforçant lâexpertise du parcours. Lâexamen se dĂ©roule Ă©galement en français, et des connaissances prĂ©alables en probabilitĂ©s, statistiques et environnements Linux sont recommandĂ©es pour optimiser la rĂ©ussite.
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Points forts
- Double adossement unique aux Ă©quipes de recherche QARMA et TALEP đ§Ș
- Forte ouverture interdisciplinaire avec Centrale Marseille et ILCB đ
- Parcours professionnalisant et recherche avec dĂ©bouchĂ©s thĂšse immĂ©diats đ
- Projets collaboratifs innovants rĂ©unissant Ă©tudiants de multiples filiĂšres đ€
Points faibles
- Absence de format hybride ou distant pour la formation đ
- Focalisation excessive sur la recherche au dĂ©triment du secteur privĂ© đ§Ș
Caractéristiques
đ Niveau :AvancĂ©e
đ DurĂ©e : Plus de 6 mois
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En centre de formation
đ Type de reconnaissance : DiplĂŽmante
đŻ Public Cible :Ătudiant, Professionnels en reconversion
đ Autres : Certification Qualiopi
Présentation du formateur
Aix-Marseille UniversitĂ© (AMU) est une institution acadĂ©mique majeure en France, offrant un large Ă©ventail de programmes dans divers domaines. Elle intĂšgre plusieurs composantes acadĂ©miques, y compris des facultĂ©s, Ă©coles et instituts tels que Polytech, la FacultĂ© des Sciences, et l’Institut de Management Public. AMU est engagĂ©e dans la recherche intensive grĂące Ă des projets financĂ©s par des initiatives comme Amidex et des collaborations internationales. L’universitĂ© propose des services variĂ©s pour les Ă©tudiants, allant de l’orientation professionnelle Ă la vie associative. Elle s’efforce Ă©galement de promouvoir l’Ă©galitĂ© et la durabilitĂ© Ă travers divers dispositifs institutionnels.
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Programme
- Introduction Ă l’intelligence artificielle :
- Origines et développements historiques
- Applications modernes de l’IA
- DĂ©fis et perspectives
- Apprentissage automatique :
- Concepts fondamentaux
- Algorithmes supervisés et non-supervisés
- Ensembles de données et prétraitement
- Apprentissage profond :
- RĂ©seaux de neurones artificiels
- Techniques d’optimisation
- Applications en vision par ordinateur
- Traitement automatique du langage naturel :
- Modélisation du texte
- Analyse syntaxique et sémantique
- SystĂšmes de traduction automatique
- Modélisation et résolution de problÚmes :
- Programmation par contraintes
- Algorithmes de recherche
- Optimisation et heuristiques
- Représentation des connaissances :
- Ontologies et graphes de connaissances
- Raisonnement basé sur les rÚgles
- Apprentissage symbolique
- Projet de fin d’Ă©tudes :
- Choix du sujet et définition des objectifs
- Développement et expérimentation
- Rédaction et soutenance du mémoire
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L’IA pour les chercheurs : rĂ©volutionnez votre recherche universitaire – Udemy
Présentation
Cette formation dĂ©diĂ©e Ă lâintelligence artificielle pour les chercheurs vise Ă optimiser les mĂ©thodologies de recherche acadĂ©mique et dâĂ©criture scientifique. Conçue pour les universitaires, Ă©tudiants en cycle supĂ©rieur et communicateurs scientifiques, elle explore lâutilisation Ă©thique des outils dâIA tout en prĂ©servant lâintĂ©gritĂ© intellectuelle. Ses objectifs principaux incluent la maĂźtrise des prompts spĂ©cifiques Ă la recherche, lâintĂ©gration dâoutils comme les modĂšles de langage (GPT) dans chaque Ă©tape du processus acadĂ©mique, et lâamĂ©lioration de la rĂ©daction scientifique. Les participants y gagneront une productivitĂ© accrue, des techniques innovantes pour la revue de littĂ©rature ou la recherche de financements, ainsi quâun accĂšs Ă des ressources pratiques (livres de prompts, dĂ©monstrations). Les supports et lâexamen sont en anglais, et une familiaritĂ© prĂ©alable avec les chatbots IA est recommandĂ©e sans ĂȘtre obligatoire. PilotĂ©e par David Cot, expert en vulgarisation scientifique, cette formation allie rigueur acadĂ©mique et approche pragmatique des technologies Ă©mergentes.
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Points forts
- Approche Ă©thique dĂ©diĂ©e Ă lâusage responsable de lâIA đ
- Mises Ă jour rĂ©guliĂšres intĂ©grant les derniĂšres avancĂ©es IA đ
- AccĂšs inclus Ă des prompt books et ressources exclusives đ
- Savoir-faire pĂ©dagogique dâun crĂ©ateur scientifique reconnu đ
Points faibles
- Pas d'exercices pratiques ou projets rĂ©els proposĂ©s đ
- NĂ©cessite des connaissances prĂ©alables sur les chatbots IA đ»
Caractéristiques
đ Niveau :IntermĂ©diaire
đ DurĂ©e : 2 jours Ă 2 semaines
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En ligne
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Demandeurs dâemploi, Entrepreneur, Ătudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Micro-Formation
Présentation du formateur
Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in todayâs job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.
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Programme
- Introduction Ă l’Intelligence Artificielle :
- Comprendre les bĂ©nĂ©fices et les limitations de l’IA
- Approches Ă©thiques pour l’utilisation de l’IA
- Panorama des outils d’IA pour la recherche acadĂ©mique
- IntĂ©gration de l’IA dans le processus de recherche :
- Incorporation de l’IA dans chaque Ă©tape de la recherche
- Utilisation des prompts et démonstrations pratiques
- AmĂ©lioration de l’Ă©criture acadĂ©mique :
- Appropriation des techniques de rĂ©daction assistĂ©e par l’IA
- Conception de prompts efficaces pour les chercheurs
- Utilisation des outils d’IA pour peaufiner la rĂ©daction acadĂ©mique
- Considérations éthiques et bonnes pratiques :
- DĂ©bat sur les prĂ©occupations Ă©thiques liĂ©es Ă l’IA
- RĂšgles d’utilisation Ă©thique des outils d’IA
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Intelligence Artificielle et Calcul Scientifique – Cnam
Présentation
Cette formation de niveau master, intitulĂ©e Intelligence Artificielle et Calcul Scientifique, offre une approche approfondie des mĂ©thodes modernes de calcul scientifique enrichies par l’apprentissage machine. Elle s’adresse aux Ă©tudiants titulaires d’un M1 en mĂ©canique ou en mathĂ©matiques appliquĂ©es, possĂ©dant une pratique des logiciels et langages scientifiques. Ses objectifs pĂ©dagogiques incluent l’acquisition de compĂ©tences en simulation multi-physique, la rĂ©duction de modĂšles complexes et l’utilisation de l’IA pour rĂ©soudre des Ă©quations aux dĂ©rivĂ©es partielles, notamment en mĂ©canique des fluides. Les participants bĂ©nĂ©ficieront d’une expertise concrĂšte pour aborder des problĂ©matiques industrielles, grĂące Ă un programme structurĂ© en trois blocs couvrant les mĂ©thodes hybrides, l’analyse d’incertitudes et les applications du machine learning. L’Ă©valuation repose sur un projet (50%) et un examen (50%). DispensĂ©e en français, cette formation hybride (prĂ©sentiel et distanciel) se dĂ©roule sur un semestre, avec des sĂ©ances programmĂ©es en soirĂ©e ou le samedi. Les inscriptions sont ouvertes jusqu’en mars 2026.
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Points forts
- Double encadrement par deux experts reconnus en IA et calcul scientifique đ„
- Format hybride flexible soir ou samedi, unique Ă Paris đ
- Ăvaluation par projet appliquĂ© Ă 50 %, ancrage mĂ©tier âïž
- AccĂšs direct au rĂ©seau professionnel du CNAM en industrie đ€
Points faibles
- Peu dâexpĂ©riences pratiques industrielles intĂ©grĂ©es au programme đ
- PrĂ©requis Ă©levĂ©s limitant l'accĂšs aux dĂ©butants en mathĂ©matiques đ§
Caractéristiques
đ Niveau :AvancĂ©e
đ DurĂ©e : 2 semaines Ă 6 mois
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : Blended Learning, En centre de formation
đ Type de reconnaissance : Certifiante
đŻ Public Cible :Demandeurs dâemploi, Ătudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Certification Qualiopi
Présentation du formateur
Le Conservatoire national des arts et mĂ©tiers (Cnam) est un Ă©tablissement public d’enseignement supĂ©rieur et de recherche spĂ©cialisĂ© dans la formation continue. Il propose une vaste gamme de formations sur l’ensemble du territoire français et Ă l’international. Avec un rĂ©seau de 150 centres en France, le Cnam offre des cursus variĂ©s allant des micro-certifications aux diplĂŽmes d’ingĂ©nieur, adaptĂ©s aux besoins des professionnels et des entreprises. Son approche inclusive et modulable permet d’amĂ©liorer l’accessibilitĂ© Ă l’Ă©ducation grĂące Ă des options d’apprentissage Ă distance et en prĂ©sentiel, tout en soutenant la recherche et l’innovation.
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Programme
- Contenu du Programme :
- Bloc1: Méthodes avancées en calcul scientifique
- MĂ©thodes hybrides
- Simulation Ă grande Ă©chelle
- Couplage avec modĂšles de turbulence
- Bloc2: Limites des mĂ©thodes dâapproximation classiques
- RĂ©duction de modĂšles
- ModÚles réduits
- Calcul scientifique
- Analyse de sensibilité
- Quantification des incertitudes
- Bloc3: Machine learning/Deep Learning pour la résolution numérique des EDP
- Application à la mécanique des fluides
- Bloc1: Méthodes avancées en calcul scientifique
- ModalitĂ© d’Ăvaluation :
- Note de projet
- Note d’examen
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DiplĂŽme d’universitĂ© Intelligence artificielle pour les sciences – UNICAEN
Présentation
Cette formation, intitulĂ©e DiplĂŽme d’UniversitĂ© Intelligence Artificielle pour les Sciences, s’adresse aux Ă©tudiants de niveau Bac+5 et se dĂ©roule sur un an Ă Caen, Campus 2. Elle a pour objectif d’explorer le potentiel de l’IA comme levier d’innovation scientifique dans des disciplines variĂ©es, allant de la physique Ă l’Ă©conomie en passant par les sciences humaines. GrĂące Ă une approche interdisciplinaire, elle associe cours thĂ©oriques, confĂ©rences et projets pratiques pour favoriser des synergies entre diffĂ©rents domaines. Les participants apprendront Ă identifier des problĂšmes adaptĂ©s Ă l’IA, maĂźtriser des outils de programmation (notamment Python), Ă©valuer des modĂšles et communiquer leurs rĂ©sultats. Les candidats doivent justifier de solides connaissances en mathĂ©matiques, statistiques et programmation, avec une prĂ©fĂ©rence pour les doctorants ou les Ă©tudiants en master disposant d’un excellent dossier. La formation, dispensĂ©e en anglais dans le cadre d’un programme europĂ©en, est limitĂ©e Ă 25 places et inclut des Ă©valuations Ă©galement conduites dans cette langue. Les participants bĂ©nĂ©ficieront d’un rĂ©seau d’experts et d’une pĂ©dagogie orientĂ©e vers la recherche appliquĂ©e.
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Points forts
- Programme Blended Intensive Program dĂ©livrĂ© 100% en anglais đ
- Encadrement par des experts de 8 disciplines scientifiques majeures đ§âđŹ
- Formation financĂ©e et labellisĂ©e projet europĂ©en NORMANTHIIA đȘđș
- Cohorte restreinte Ă seulement 25 apprenants par an đ
Points faibles
- Pas dâalternance ou de stages professionnels proposĂ©s đ«
- Orientation peu technique, ciblant surtout lâinterdisciplinaire đ
Caractéristiques
đ Niveau :AvancĂ©e
đ DurĂ©e : Plus de 6 mois
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : Blended Learning, En centre de formation, En ligne
đ Type de reconnaissance : DiplĂŽmante
đŻ Public Cible :Ătudiant, Professionnels en reconversion
đ Autres : Certification Qualiopi
Présentation du formateur
L’UniversitĂ© de Caen Normandie est un Ă©tablissement d’enseignement supĂ©rieur en France, offrant une vaste gamme de formations allant des licences aux doctorats, couvrant divers domaines tels que les sciences, le droit, les sciences humaines, et la santĂ©. Elle propose des formations en alternance, Ă distance, et continue, tout en incluant une mobilitĂ© internationale pour enrichir l’expĂ©rience acadĂ©mique des Ă©tudiants. L’universitĂ© soutient activement la recherche avec ses unitĂ©s de recherche et ses graduate schools. Elle est fortement engagĂ©e dans l’innovation et les partenariats, facilitant le dĂ©veloppement d’entreprises grĂące Ă la recherche collaborative. Les Ă©tudiants bĂ©nĂ©ficient d’un environnement culturel et sportif dynamique favorisant le bien-ĂȘtre et la rĂ©ussite acadĂ©mique.
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Programme
- Présentation de la Formation :
- Domaine : Sciences, Technologies, Santé
- Niveau de diplĂŽme : Bac+5
- Durée du programme : 1 année
- Lieu : Caen, Campus 2
- Objectifs de la Formation :
- Explorer le potentiel de l’intelligence artificielle comme outil de dĂ©couverte et d’avancement scientifique
- Encourager des discussions interdisciplinaires en regroupant des experts de divers domaines
- Spécificités de la Formation :
- Approche interdisciplinaire mobilisant l’IA dans des recherches scientifiques variĂ©es
- Combinaison de cours théoriques, conférences spécialisées, et projets pratiques
- Admission – Inscription :
- Public concernĂ© : Ătudiants en parcours doctoral et Ă©tudiants en master avec un excellent dossier universitaire
- Pré-requis : Connaissances en mathématiques, programmation, et concepts statistiques
- CapacitĂ© d’accueil : 25 personnes
- Programme :
- Fondements de l’Apprentissage Machine et Profond (FAMP)
- IA appliquée aux disciplines scientifiques (IADS)
- Projet Tutoré en IA Appliquée aux Sciences (PTIAS)
- DĂ©fi d’Ăquipe en IA et Science (DEIAS)
- Compétences Acquises :
- Identification et formulation de problĂšmes adaptĂ©s Ă l’IA
- Utilisation d’outils et bibliothĂšques de programmation
- Ăvaluation et amĂ©lioration des performances des modĂšles
- Gestion de projets et collaboration en Ă©quipe
- Communication efficace des résultats de recherche
- Plus d’Informations :
- Responsable du diplÎme : Frédéric Jurie, contactable à frederic.jurie@unicaen.fr
- La formation est dĂ©livrĂ©e en anglais dans le cadre d’un programme EuropĂ©en de type “Blended Intensive Program”
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