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Organisation générale

Le M2 est organisé en deux semestres.

  • Le premier semestre (le semestre 3, S3) est un semestre de cours
  • Le second semestre (S4) est consacré au stage.

 

Semestre 3

Les cours du semestre 3 sont organisés en un tronc commun et des cours d’option.

 

Tronc commun

Tous les cours de Tronc Commun sont obligatoires

  • Modélisation et résolution pour l’optimisation (3 crédits)
  • Traitement du langage naturel et linguistique (3 crédits)
  • Data science et deep learning (9 crédits)
    • Science des données
    • Deep learning
    • Maths pour l’intelligence artificielle
  • Anglais S3 (3 crédits)
  • Communication 2 (3 crédits), comptabilisée sur le deuxième semestre.

 

Options

Vous devez choisir 4 modules (12 crédits) parmi les deux blocs d’options suivants, avec la contrainte que vous devez choisir au minimum 2 de vos options dans le premier bloc et au maximum une option dans le bloc 2 qui sont des UEs d’autres masters disciplinaires.

  • Bloc 1
    • Apprentissage par renforcement (3 crédits)
    • Signal, apprentissage et multimédia (3 crédits)
    • Prédictions structurées pour le traitement automatique du langage naturel (3 crédits)
    • Raisonnement automatique en milieu industriel (3 crédits)
  • Bloc 2 (Mis à part le premier cours sur Théorie de l’apprentissage …ces cours ne sont pas garantis d’être ouverts en IAAA pour l’année 2019-2020)
    • Théorie de l’apprentissage et statistique non paramétrique (3 crédits)
    • Introduction aux sciences cognitives (3 crédits)
    • Langage et cognition (6 crédits)
    • Introduction à la neurobiologie (3 crédits)

 

 

Semestre 4

 

Le semestre 4 inclut:

  • Travail d’étude et de recherche sur 6 semaines (6 crédits)
  • Stage de cinq à six mois (24 crédits)

 

 

 

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