OBJECTIFS
Le parcours Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique (IAAA) introduit les avancées les plus récentes en intelligence artificielle et forme à l’exploitation des méthodes et techniques associées dans des applications innovantes. Les thèmes abordés sont l’apprentissage automatique (machine learning), l’apprentissage profond (deep learning), le traitement automatique du langage naturel (NLP), la modélisation et de la résolution de problèmes à base de contraintes, et la représentation et le traitement des connaissances. Ces thèmes s’inscrivent notamment dans le cadre de la science des données et de l’informatique fondamentale.
L’ENVIRONNEMENT
Le parcours IAAA est un parcours du master d’informatique de l’université d’Aix-Marseille (AMU). Des informations additionnelles sur le master d’informatique et sur le parcours IAAA (descriptifs d’UEs etc) puevent être trouvés sur le site du parcours.
Il est principalement adossé aux équipes QARMA et TALEP du Laboratoire d’Informatique et Systèmes (LIS) ainsi qu’à l’équipe COALA du LIS. De nombreux contenus font appel aux travaux de recherche de ces équipes. Le parcours IAAA est fortement orienté « recherche » et « recherche et développement » avec de forts débouchés en thèse, mais permettant aussi d’intégrer directement une entreprise au sein de projets qui développent des applications mettant en jeu des technologies à base d’IA et de Machine Learning.
Le parcours IAAA partage des unités d’enseignement avec le parcours data science du master de mathématiques appliquées d’AMU,avec le master sciences cognitives d’AMU lié à l’institut convergence ILCB sur les aspects apprentissage à la confluence des thèmes cerveau et ordinateur, et enfin avec l’option DIGITALE de l’École Centrale Marseille.
Le parcours est tourné vers l’international par le biais notamment du recrutement d’étudiants étrangers via l’Ecole Centrale Marseille.
CONTACT
Thierry Artières : thierry.artieres [AT] lis-lab.fr ; Carlos Ramisch : carlos.ramisch [AT] lis-lab.fr ; Benoit Favre : benoit.favre [AT] lis-lab.fr
13000 Marseille
France