Licence Intelligence artificielle
Une formation innovante axée sur les fondements mathématiques, informatiques et algorithmiques de l’intelligence artificielle, avec des applications concrètes en data science, robotique, vision par ordinateur, NLP, etc.
Grade
Licence
Durée
3 ans (6 semestres)
Crédits
180
Faculté
Sciences et Technologies
Mode
Présentiel
La Licence en Intelligence Artificielle forme des spécialistes capables de concevoir et d’implémenter des solutions intelligentes basées sur les données, l’apprentissage automatique, la modélisation mathématique et les systèmes autonomes. Le programme combine informatique, mathématiques, traitement de données, apprentissage machine, réseaux de neurones, vision par ordinateur et traitement automatique du langage (NLP). Il comprend également des projets, des stages et des travaux pratiques avec des outils actuels comme Python, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, etc.
- Public Cible :
- Bacheliers scientifiques ou techniques passionnés de technologies numériques - Étudiants en réorientation vers l’IA ou la science des données Jeunes adultes souhaitant se spécialiser dans le domaine de l’IA
- Objectifs Pédagogiques :
- Former des spécialistes capables de concevoir des algorithmes intelligents, de traiter de grandes quantités de données et de développer des applications d’IA dans divers secteurs (santé, finance, agriculture, industrie, sécurité, etc.).
- Compétences Visées :
- Maîtrise des langages de programmation pour l’IA (Python, R) - Conception d’algorithmes de machine learning et deep learning - Manipulation et visualisation de données massives - Déploiement d’applications intelligentes (web, mobile, cloud) - Compréhension éthique de l’IA et de ses impacts sociétaux - Collaboration sur des projets IA multi-disciplinaires
- Spécialisations :
- IA et Data Science - IA et Robotique - IA pour la santé et l’agriculture - Traitement automatique du langage naturel (NLP)
Informations Rapides
Liste des cours
IART043L1 - Introduction à l’intelligence artificielle
Présentation des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle.
ALGO014L1 - Algorithmique I
Initiation aux concepts de base en algorithmique.
MATH032L1 - Mathématiques I
Fondements mathématiques pour l’informatique et l’IA.
INFO072L1 - Informatique I
Bases de l’informatique : matériel, logiciels, systèmes.
ANGL179L1 - Anglais
Développement des compétences linguistiques en anglais.
METH149L1 - Méthodologie universitaire
Introduction aux méthodes de travail universitaire.
ALGO015L2 - Algorithmique II
Suite du cours d’algorithmique I avec des structures avancées.
PROG025L2 - Programmation Python
Initiation à la programmation en langage Python.
SEXP011L2 - Systèmes d’exploitation
Présentation des systèmes d’exploitation modernes.
LOGI005L2 - Logique mathématique
Fondements de la logique formelle appliquée à l’IA.
EXPR039L2 - Expression écrite
Renforcement des compétences rédactionnelles en français.
STAT068L2 - Statistiques
Introduction aux statistiques descriptives et inférentielles.
SGBD019L3 - Bases de données
Introduction aux bases de données relationnelles.
PROG026L3 - Programmation orientée objet
Introduction à la programmation orientée objet (POO).
PROB011L3 - Probabilités et statistiques
Approfondissement des probabilités et introduction à l’inférence statistique.
INFO073L3 - Structures de données
Étude des principales structures de données.
ANGL180L3 - Anglais technique
Anglais appliqué à l’informatique et à l’IA.
PROJ112L3 - Projet tutoré
Travail de groupe sur un projet technique encadré.
IART044L4 - Machine learning I
Introduction à l’apprentissage automatique.
ADON007L4 - Analyse de données
Méthodes d’analyse exploratoire de données.
IART045L4 - Apprentissage supervisé
Algorithmes supervisés : arbres, SVM, k-NN.
PROG027L4 - Programmation R
Initiation à R pour l’analyse de données.
DEON011L4 - Déontologie de l’IA
Réflexion sur les enjeux éthiques liés à l’IA.
IART046L4 - Ateliers IA
Travaux pratiques encadrés autour de l’IA.
IART047L5 - Machine learning II
Approfondissement des techniques d’apprentissage automatique.
IART048L5 - Deep learning
Introduction aux réseaux de neurones profonds.
INFO074L5 - Vision par ordinateur
Bases de la vision artificielle et traitement d’images.
IART049L5 - Traitement du langage naturel
Analyse et traitement de textes par l’IA.
ANGL181L5 - Anglais scientifique
Perfectionnement en anglais technique et académique.
IART050L5 - Projet IA
Réalisation d’un projet complet en intelligence artificielle.
CLOU004L6 - Cloud computing et IA
IA dans les environnements de cloud computing.
ETHI037L6 - Éthique et IA responsable
Défis éthiques de l’IA moderne.
STAG106L6 - Stage ou mémoire de fin d’études
Immersion en milieu professionnel ou recherche appliquée.
SEMI116L6 - Séminaires spécialisés
Présentation de travaux et recherches en IA.
METH150L6 - Méthodologie de recherche
Méthodes de conception, rédaction et évaluation d’un travail scientifique.
IART051L6 - Systèmes multi-agents
Introduction aux systèmes intelligents décentralisés.
Conditions d'Admission
Débouchés et poursuite des études
Débouchés Professionnels :
Poursuite d'Études :
Informations Pratiques
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- Contrôle continu (TPs, projets, quiz) - Examens semestriels - Projet tutoré et stage avec soutenance finale
- Mode de Formation
- Présentiel
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