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Master 1 - Semestre 1 Master Intelligence Artificielle Programme Détaillé Mathé

Master 1 - Semestre 1 Master Intelligence Artificielle Programme Détaillé Mathématiques pour la data science Statistiques pour la data science Langage Python Data Collection Rappel des principales notions mathématiques (algèbre linéaire et analyse numérique) nécessaires pour la Data Science et pour les calculs numériques. Utile notamment à ceux qui ont eu un parcours non axé sur les mathématiques. 3 crédits 4 crédits 5 crédits 3 crédits Présentation des approches de l'inférence statistique adaptées aux outils informatiques afin d’être apte à répondre aux problèmes de modélisation les plus avancés dans toutes les disciplines. Ce module présente les fondements du bayésien, en insistant sur les spécificités de la modélisation a priori et de la construction des tests. Dakar Institute of Technology - Etablissement privé d'enseignement supérieur reconnu par le Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation (MESRI) du Sénégal. Compréhension du fonctionnement des objets Python en mémoire, afin de pouvoir optimiser son code et d’apprendre les fonctions utiles dans le monde de la data-science. L’accent sera fait sur la gestion et la vérification des chaînes de caractère complexes grâce aux expressions régulières. Une partie sera consacrée à l’optimisation du code, à l’utilisation des sets pour faire des opérations complexes sur plusieurs listes, des args et kwargs pour rendre le fonctions versatiles et personnalisables tout en créant des objets itérables grâces aux itérateurs et aux générateurs. Pour pouvoir travailler sur les données, il faut d’abord en avoir ! Ce module parcourt l’ensemble des techniques utilisées pour collecter des données. Il aborde aussi l’agrégation des données provenant de sources distinctes et disparates. La collecte, l'analyse et l'interprétation des données pour la prise de décision et la résolution de problèmes au sein des organisations sont couvertes. Master Intelligence Artificielle Programme Détaillé Bases de données Visualisation, Exploration, Analyse et traitement des données Robotique Internet des Objets Master 1 - Semestre 1 4 crédits 4 crédits 3 crédits 3 crédits Dakar Institute of Technology - Etablissement privé d'enseignement supérieur reconnu par le Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation (MESRI) du Sénégal. Ce module se concentre sur les bases de données, avec un accent plus important sur les bases de données non structurées de type NO - SQL, largement utilisées en Big Data. L'objectif visé par ce cours est d’introduire le concept de base de données et l’outil SGBD, mais aussi d'aborder les fondamentaux de MongoDB, y compris le modèle de données Document de MongoDB, importer des données dans un cluster, travailler avec l’API CRUD et l'Aggregation Framework. La visualisation des données est une compétence essentielle permettant de mieux comprendre les données sur lesquelles on travaille. Ce module permet de comprendre et de savoir contrebalancer les différents biais de données, car il est important de pouvoir travailler sur des données équitables et non biaisées par les raisonnements humains. La robotique est au cœur de l’industrialisation et de l’automatisation des procédés. Les techniques d’Intelligence Artificielles couplées à la robotique permettent d’améliorer sensiblement les tâches qu’un robot peut réaliser. Ce module a pour objectif d’aborder les principes de la robotique, de mettre en œuvre des capteurs et des actionneurs, de monter un robot relativement simple et de le programmer pour lui faire réaliser une tâche complexe. Dans ce module nous travaillerons avec des micro-contrôleurs, notamment Arduino, plate-forme open-source permettant de construire des appareils numériques et des objets interactifs capables de détecter et de contrôler le monde physique qui les entoure : détection de la lumière, chaleur, suivi GPS, affichage. Enfin ce cours permettra de transmettre les données collectées vers un serveur IoT. Master 1 - Semestre 2 Master Intelligence Artificielle Programme Détaillé Ethique de l'Intelligence Artificielle Management des données et GDPR Information security 1 Machine Learning Deep Learning 2 crédits 2 crédits 2 crédits 5 crédits 4 crédits Le respect de la GDPR (General Data Protection Regulation), est devenu un critère obligatoire pour toutes les entreprises qui traitent les données des citoyens européens à l'intérieur et à l'extérieur de l'UE. Le cours vous permet de comprendre les principaux aspects de la GDPR qui affectent l'organisation ainsi que leurs risques et opportunités, notamment sur le continent africain. Dakar Institute of Technology - Etablissement privé d'enseignement supérieur reconnu par le Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation (MESRI) du Sénégal. L'éthique de la conception de systèmes d'intelligence artificielle (IA) est constamment dans l'actualité car les professionnels cherchent à exploiter la puissance de l'IA tout en minimisant les risques. Ce module est conçu pour appliquer la théorie de l'éthique à la conception et au fonctionnement des systèmes d'intelligence artificielle. Mise en place de différents dispositifs de sécurité et d’outils d’audit. Mise en œuvre des exigences techniques liées à la sécurité de l’information ; savoir restituer la gestion d’un événement cyber dans un rapport. Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé (clustering, réduction de la dimensionnalité, systèmes de recommandation), meilleures pratiques en matière d'apprentissage automatique (théorie du biais / variance ; processus d'innovation en apprentissage automatique). Construction de robots intelligents (perception, contrôle), compréhension de texte (recherche sur le Web, anti-spam). Comprendre les principales tendances technologiques à l'origine du Deep Learning, optimiser des modèles en utilisant des fonctions de perte et des statistiques de performances, créer des ensembles de données de formation, d'évaluation et de test reproductibles et évolutifs, connaître et comprendre plusieurs types de réseaux de neurones. Savoir les implémenter et analyser leur performance, construire, former et appliquer des réseaux de neurones profonds entièrement connectés. Savoir utiliser les transformer. Master 1 - Semestre 2 Master Intelligence Artificielle Programme Détaillé Data Engineering et Langage Scala Traitement Automatique du Langage Naturel Traitement du signal (son, image, vidéo) Projet informatique 4 crédits 2 crédits 2 crédits 5 crédits Dakar Institute of Technology - Etablissement privé d'enseignement supérieur reconnu par le Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation (MESRI) du Sénégal. Rationalisation des données et traitement des grands volumes de données. Principes fondamentaux du stockage, de la récupération et des systèmes de traitement des données dans le contexte des besoins courants de traitement de l'analyse des données. Langage Scala pour la parallélisation des calculs. Techniques et outils d'ETL (Extract, Transform, Load). Comprendre les algorithmes de base et les structures de données utilisées dans le NLP, savoir utiliser des corpus et des annotations qui leur sont ajoutés. Créer des composants statistiques de NLP, tels que des modèles de langage, des classificateurs de texte et des marqueurs de partie du discours, qui apprennent de tels corpus. Évaluer les mérites de différentes méthodes d'apprentissage automatique pour des tâches NLP données. Apprécier la relation entre les représentations linguistiques et les applications informatiques. Savoir mettre en œuvre un Chatbot complexe. Compression audio, reconnaissance de la parole, synthèse vocale, identification de la langue, traitement statistique du signal, réseaux de capteurs sans fil. Compression d'images, amélioration des images, analyse de données de télédétection, analyse d'images médicales. Traitement vidéo : analyse vidéo basée sur le contenu, surveillance visuelle, reconnaissance de l'activité humaine, suivi/reconnaissance d'objets et applications multimédia. Le projet vise à former à la résolution d’un problème scientifique et technique concret nécessitant l’élaboration d’une application informatique. Il vise également à apprendre à travailler en équipe et à préparer l’étudiant a une spécialisation. Un mémoire devra être rédigé et présenté sous la forme d’un rapport écrit et d’une soutenance orale. Master 2 - Semestre 3 Master Intelligence Artificielle Programme Détaillé Communication - Pitch Entrepreneuriat – Start-Up Management de Projet agile (Scrum) Information security 2 2 crédits 3 crédits 2 crédits 2 crédits Dakar Institute of Technology - Etablissement privé d'enseignement supérieur reconnu par le Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Innovation (MESRI) du Sénégal. Le pitch est primordial et savoir comment lancer une start-up est essentiel au succès. Peu importe que l’idée de produit soit innovante, bien pensée ou potentiellement rentable : si l’on ne parvient pas à attirer des investisseurs dans sa start-up, l’entreprise aura de sérieuses difficultés à se développer et à obtenir un succès à grande échelle. Bien entendu, la mobilisation de capitaux présente un ensemble unique de difficultés auxquelles sont confrontées de nombreuses start-ups. Les investisseurs potentiels ne vont pas se contenter de croire sur parole que l’entreprise va prospérer ; on doit leur montrer qu'investir dans sa jeune entreprise est susceptible de leur procurer un bon retour sur investissement. La création d'une start-up ne consiste pas simplement à élaborer un plan d'exécution pour un modèle d'entreprise qui, selon l'entrepreneur, fonctionnera, mais plutôt à rechercher le modèle d'entreprise réel lui-même. L'idée principale de ce cours est d'apprendre à développer et à tester rapidement des idées en recueillant des quantités massives de réactions des clients et du marché. La méthodologie agile est un type de processus de gestion de projet, principalement utilisé pour le développement de logiciels, où les demandes et les solutions évoluent grâce à l'effort de collaboration des équipes auto-organisées et interfonctionnelles et de leurs clients. Issu des valeurs et des principes du Manifeste Agile, il a été créé en réponse aux insuffisances des méthodes de développement traditionnelles telles que la méthode de la cascade. Saisir les problématiques uploads/Management/ programme-detaille-master-ia-dit.pdf