Version française Formation INGÉNIEUR GÉNÉRALISTE Les options de 2e et 3e années

Option Informatique pour l'Intelligence Artificielle

Présentation

L’intelligence artificielle (IA) est l’un des grands enjeux scientifiques actuels. En particulier, les progrès récents de l’apprentissage statistique ont permis des avancées importantes dans de nombreux domaines économiques et sociétaux. Mais ces progrès ne révèlent leur plein potentiel qu’intégrés dans un écosystème plus vaste, englobé par le champ historique de la discipline scientifique « intelligence artificielle »

Cette option propose d’aborder ce champ disciplinaire de façon large, incluant l’apprentissage statistique mais aussi la théorie des jeux, la programmation logique, l’apprentissage par renforcement, l’éthique, etc.

L’option InfoIA traite d’informatique, en mettant l’accent sur l’IA, les algorithmes, et leur implémentation en pratique.

Contribution aux objectifs du développement durable

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Contenu pédagogique

Année 2023/2024

Semestre 7 ou 9 (autumn semester)	Semestre 8 ou 10 (spring semester)
Algorithmique avancée	Graphes et algorithmes
Informatique durable	Modélisation probalistique et apprentissage par renforcement
Programmation avancée en Python	Parallélisme et méthodes formelles
Introduction à l'apprentissage statistique avec Python	Programmation logique
Théorie et algorithmique des jeux	Projet 2
Programmation sur processeur graphique	Stage
Qualité, conception, modélisation
Apprentissage profond
Projet 1

Télécharger le syllabus pour l'année 2023/2024

Exemples de projets et de stages

Exemple de projets

Programmation d'un jeu de poker avec IA
Décomposition SVD de très grandes matrices
Identification d’ensembles de gènes par programmation logique
Prédiction du risque de déclin de la fonction rénale chez le donneur vivant
Infrastructure pour la reconnaissance de chants d'oiseaux
Apprentissage automatique pour la prévision des hauteurs de marées
Datascience et machine learning sur les données de jeux en ligne

Exemples de stages

Vision par ordinateur basée IA pour améliorer la qualité d'images en chirurgie laparoscopique (CNRS)
Neural network architecture enhancement for unsupervised learning with Deep Image Prior (INSERM)
Conception et développement d'application mobile (BAM)
Machine Learning pour l'identication de la végétation autour des réseaux électriques (ENEDIS)
Deep Learning Diusion Models (Thalès)
Data Engineer Natural Language Processing (Amadeus)
Continuous learning of intelligent infrastructures to control road traffic (ALTEN)
Big data AI database development (TOYOTA)

Et après ?