Intelligence artificielle
Voie d'approfondissement IA Diplôme d’ingénieur - Grade Master
avec Télécom Paris et ENSTA Paris sur le campus de Palaiseau
Cette voie d'approfondissement est offerte en anglais et donc proposée aux étudiants étrangers en formation à Télécom SudParis.
PROGRAMME
Fondements de l’Intelligence Artificielle
- Intelligence artificielle et sciences des données : enjeux éthiques et sociaux
- Logique et intelligence artificielle symbolique
- Modèles probabilistes et apprentissage automatiqueLogics and Symbolic AI
Optimisation et Apprentissage pour l’IA
- Apprentissage automatique à grande échelle et apprentissage profond
- Apprentissage pour la robotique
- Apprentissage automatique avancé et apprentissage par renforcement
- Programmation avec le GPU pour l'apprentissage profond
- Méta-heuristique
L’intelligence artificielle en action
- Perception dans les systèmes autonomes
- Navigation dans les systèmes autonomes
- Traitement du langage naturel
- Dialogue multimodal
- IA et E-Commerce
OBJECTIFS
- Proposer à nos élèves ingénieurs les concepts principaux ainsi qu’une spécialisation poussée en Intelligence Artificielle en s’appuyant sur les recherches des équipes et les liens avec l’industrie afin de leur permettre de contribuer de manière significative au développement de l’Intelligence Artificielle dans les entreprises.
- Inciter nos élèves à réfléchir au futur impact de l’Intelligence Artificielle dans notre société en prenant un recul à l’aune d’analyses historiques, philosophiques, sociologiques et juridiques.
- Consolider les capacités de nos élèves à mener un projet pratique de bout en bout en lien avec les grands enjeux actuels de l’Intelligence Artificielle.
EXEMPLES DE STAGES
- Détection de fraude par apprentissage semi supervisé
- Amélioration de modèles prédictifs sur les marchés actions et futures
- Ré-identification de personnes par des modèles génératifs
- Extraction d’informations dans les réseaux sociaux
EXEMPLES DE PROJETS
- Analyse et génération d’alexandrins classiques
- Implémentation d’une méthode à base de deep learning pour l’évaluation de l’esthétique d’une image
- Classification automatique d’images cérébrales par des méthodes de deep learning
- Analyse automatique du texte de contrats commerciaux par des méthodes de deep learning
- Explicabilité de systèmes de recommandation
MÉTIERS
- Chef de projets I.A
- Data scientist
- Ingénieur Expert en I.A (texte, images, vidéo, robotique, …)
- Ingénieur big data
PARMI NOS RECRUTEURS
- Des grands groupes : Total, BNP Paribas, Crédit Agricole, Renault, EDF, Nokia, Airbus, Safran, Thalès…
- Des PME : Della AI, Cleed, Keeneye, Meero…
CONTACT
Elisabeth Brunet
Coordinatrice de la voie d’approfondissement
Courriel : @elisabeth.brunet
