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L’apprentissage machine est désormais au coeur des techniques d’intelligence artificielle qui envahissent notre quotidien. Cette évolution transforme profondément les systèmes d’information classiques et pose de nouveaux enjeux dans la gestion et l’analyse des données. Comprendre comment collecter, organiser les données et passer à l’échelle de très grands volumes, mais surtout comprendre, comparer et mesurer les nouveaux algorithmes d’apprentissage machine font partie de ces enjeux.
Ce sont les objectifs du parcours machine learning, qui a la particularité de développer à la fois des connaissances scientifiques fondamentales poussées et des compétences techniques avancées, qualités essentielles pour appréhender les évolutions rapides d’un domaine en cours de maturation. Destiné aux métiers de la sciences de données, du big data, de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, le parcours Machine learning est une formation solide en informatique. Le programme proposé traduit la volonté assumée de privilégier les compétences de développement fortement assises sur des connaissances théoriques solides en apprentissage automatique, algorithmique et bases de données.
Tout savoir sur le contrat d'apprentissage : http://formation-continue.univ-lille.fr/alternance
Innovation
L’ensemble des formations du département Informatique offre un environnement d’études de qualité pour réussir ses études en informatique :
Les réseaux professionnels, entre stages et accompagnement :
Les 70 enseignants-chercheurs/enseignantes-chercheuses membres du Centre de recherche en Informatique et Automatique de Lille (CRIStAL) et du centre de recherche Inria Lille - Nord Europe forment un corps enseignant hautement qualifié que viennent compléter plus de 25 intervenant·e·s issus du monde de l’entreprise.
Les compétences acquises lors de ce parcours Machine Learning sont principalement liées aux techniques d’intelligence artificielle pour l’exploitation, l’analyse et la prévision à partir de grandes masses de données. Les enseignements se concentrent sur trois piliers : l’apprentissage machine, l’algorithmique et les bases de données.
À l’issue du master, les étudiants participeront à la conception et la mise en oeuvre de solutions basées sur l’apprentissage machine supervisé, non supervisé et par renforcement ; les bases de données avancées au delà du modèle relationnel et du SQL; les méthodes d’optimisation au coeur de l’apprentissage ; les techniques de fouille de données, d’apprentissage profond, à partir de données textuelles ou de données en réseau.
La formation est complétée par des compétences permettant d’intégrer une équipe et connaître les grands principes de l’entrepreneuriat en informatique. La place de l’initiation à la recherche dans le master est essentielle dans ce domaine en révolution permanente, pour mettre en place une veille technologique et maîtriser les technologies phares tout en sachant s’adapter à celles qui les remplaceront.
L'admission en première année de master est subordonnée à l'examen du dossier du candidat / de la candidate selon les modalités suivantes :
Formation ouverte au recrutement : Oui
Commentaire :
Mêmes modalités de recrutement que le Parcours -type
Capacité d'accueil : 1 places
Langues vivantes enseignées :
Mentions de licence conseillée :
Campagne de recrutement nationale:
Modalités de candidature :
Attendus :
Critères d'examen du dossier:
Pièces spécifiques :
Le cas échéant des lettres de recommandation.
Le cas échéant une, des attestation(s) d'emploi
Déposez votre candidature en suivant ce lien https://monmaster.gouv.fr
L’accès est de droit en master 2 pour les étudiant·e·s ayant validé le master 1 correspondant à l'université de Lille.
Les candidat·e·s issu·e·s d'une autre mention, d'un autre parcours de la mention ou d'un autre établissement d'enseignement supérieur doivent formuler une demande d'intégration selon les modalités suivantes :
La 2e année du Master n'est pas ouverte au recrutement. Seuls les étudiants ayant validé à l'Université de Lille le Master 1e année peuvent intégrer la 2e année.
Des enseignements organisés autour de Blocs de Connaissances et de Compétences (BCC). Chaque BCC représente un ensemble homogène et cohérent d’enseignements visant des connaissances et des compétences complémentaires qui répondent à un objectif précis de formation :
MASTER 1- Semestre 1 (30ECTS)
MASTER 1 - Semestre 2 (30ECTS)
MASTER 2 - Semestre 3 (30ECTS)
MASTER 2 - Semestre 4 (30ECTS)
Chaque année une fraction des étudiants poursuit ses études en troisième cycle universitaire, c’est-à dire en Thèse de Doctorat en Informatique.
Les diplômés du master auront l’opportunité de travailler dans les secteurs en forte expansion utilisant les techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine.
Il s’agit des sociétés de service en informatique, dans les départements dédiés à la décision, la prévision, ou encore dans les services de recherche et développement de domaines variés comme : la distribution, la gestion des ventes, la stratégie commerciale, la santé, les télécommunications, la géolocalisation, les technologies du web, le développement de progiciels, la gestion de l’énergie, les transports, la banque, l’assurance...
Retrouvez les études et enquêtes de l’ODiF (Observatoire de la Direction de la Formation) sur l’insertion professionnelle des diplômés de la licence sur : https://odif.univ-lille.fr.