Enseignement

Maquette pédagogique présentant grossièrement les UE centrées sur le machine learning, les bases de données et l’intelligence artificielle symbolique.

Premier semestre du M1 (M1-S1)

Il est bâti sur un tronc commun offrant une importante mutualisation d’enseignements avec d’autres parcours de la mention informatique. Trois cours obligatoires introduisent:

  • les modèles et les langages principaux pour le stockage et l’accès aux données structurées (MLBDA).
  • La représentation et la gestion de connaissances (LRC). 
  • L’usage des approches probabilistes pour l’analyse de données (MAPSI).

Ces cours sont complétés par des cours d’autres parcours qui ont pour but de fournir un ensemble d’outils mathématiques et informatiques nécessaires à la formation ainsi que quelques ouvertures (programmation linéaire, graphes, génie logiciel, traitement d’image, analyse de la complexité des algorithmes…). 

Deuxième semestre du M1 (M1-S2)

Mous avons structuré la formation DAC sur les 3 axes fondamentaux des sciences des données. Les étudiants choisissent ainsi leur UEs dans les domaines suivants:

  • L’axe Apprentissage (APP) propose des UEs en machine learning et dans les domaines applicatifs de la recherche d’information, du traitement automatique de la langue naturelle et du profing utilisateur.
  • L’axe Bases de Données (BD) propose des UEs dans le domaine des bases de données appliquées à la gestion de données complexes et large-échelle.
  • L’axe Intelligence Artificielle (IA Symbolique) propose des UEs dans les domaines de la modélisation de connaissances et de l’apprentissage symbolique appliqués aux informations complexes et incertaines.

Premier semestre M2 (M2-S1)

offre des UE pointues qui cible par exemple le traitement distribué des bases de données large-échelle, les algorithmes de deep-learning -de la base, MLP, CNN, RNN, à l’état de l’art (VAE, GAN etc…)-, l’apprentissage par renforcement, les algorithmes de vision, les systèmes experts.

Partenariat avec le master 2 de statistique: les statistiques et fondations théoriques théorique des sciences des données sont abordées dans la plupart des UE du parcours DAC. Il est possible, optionnellement, de les approfondir à travers des cours du M2 de statistique dispensés par des enseignants du LPSM (optimisation convexe, non convexe, théorie de l’apprentissage statistique et automatique, …).
Voir le contenu détaillé sur
m2a.lip6.fr.

Deuxième semestre M2 (M2-S2)

Le deuxième semestre est constitué d’un stage, académique ou industriel de 5 à 6 mois.

Les étudiants ayant choisi le parcours d’excellence DAC/M2A ont des UE de math au début du second semestre qui décalent leur stage et le réduit d’un mois.