Intelligence Artificielle, Systèmes, Données - Mathématiques - 2e année de Master

Descriptif des cours

Cours obligatoires

  • Bayesian inference
  • Data Science Lab
  • Foundations of Machine Learning
  • Large dimensional statistics
  • Optimal transport (ENS)
  • Optimization for Machine Learning
  • Reinforcement learning

Cours optionnels - 5 cours à choisir parmi :

  • Bayesian machine learning
  • Computational statistics methods and MCMC
  • Data acquisition, extraction and storage
  • Deep learning for image analysis
  • Dimension reduction and manifold learning
  • Graphical models
  • Kernel methods
  • Large language models
  • Mixing times of Markov chains
  • Non-convex inverse problems

PSL Week

Bloc stage


Modalités pédagogiques

Les cours sont dispensés au 16 bis rue de l'Estrapade, 75005 Paris.

Le Master IASD commence par un semestre de tronc commun consacré aux disciplines fondamentales de l’IA et des sciences des données, qui comprend quatre cours communs et trois cours spécifiques à chaque parcours. À la fin du premier semestre, les étudiants choisissent six cours d’approfondissement pour le second semestre, dont une semaine intensive PSL permettant l’ouverture thématique vers d’autres disciplines ou applications. L’année se poursuit par un stage effectué dans un laboratoire de recherche académique ou industriel et se conclut en septembre par la rédaction d’un mémoire et sa soutenance publique.
Le Master IASD se compose d’un semestre de tronc commun sur les disciplines fondamentales de l’IA (de septembre à décembre; 7 cours obligatoires, soit 168h de formation – 28 ETCS) suivi d’un semestre d’options (de janvier à mars; 6 cours optionnel, 140h de formation – 22 ECTS) et d’un stage de recherche (d’avril à septembre; 10 ETCS) effectué dans un laboratoire académique ou une entreprise. Le tronc commun comporte sept cours obligatoires tandis que le second semestre permet d’approfondir six matières à choisir parmi une vingtaine d’options, dont une semaine intensive PSL rattachée au programme transverse DATA. Des cours optionnels de remise à niveau sur les fondements probabilistes et la programmation sont proposés avant le début des cours de tronc commun au début du mois de septembre.
Les parcours IASD - Mathématiques et IASD - Informatique partagent quatre cours communs au premier semestre et se distinguent par trois cours qui sont spécifiques à chaque parcours. Les cours spécifiques d’un parcours peuvent éventuellement être choisis comme option dans l’autre parcours, dans la limite de deux options, au maximum, suivies au premier semestre.


Stages et projets tutorés

Un stage de 5 mois est obligatoire, à partir du début du mois d’avril.

Pour les étudiantes et les étudiants :comment trouver un stage, et obtenir la convention ?
Pour trouver un stage, vous pouvez consulter la liste des propositions de stage, ou démarcher vous mêmes les laboratoires ou entreprises qui vous intéressent. Dans le second cas, vous devez charger votre sujet de stage sur la plateforme pédagogique du master à cette adresse en spécifiant votre nom dans le champ commentaire pour que nous sachions que le sujet est pour vous. (Merci de ne pas envoyer votre sujet par mail.)
Une fois que vous avez chargé votre sujet de stage, vous pouvez pouvez remplir le formulaire dans l’application ESUP Stage sur le site de Dauphine – PSL pour obtenir votre convention de stage.
Pour plus d'info sur la présentation des stages.

Pour les encadrants :comment proposer un stage aux étudiantes et étudiants du master IASD ?
Si vous faites partie d’un laboratoire de recherche, ou d’un département R&D, vous pouvez proposer un sujet de stage en cliquant ici. Le stage doit être en relation avec l’un des sujets abordés dans le programme du master.

Gratification : En France, les stages de plus de 2 mois doivent s’accompagner d’une gratification. Consultez le simulateur pour calculer la rémunération des stagiaires.



A lire sur Dauphine Éclairages

notre média scientifique