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Université Lyon 2 Lumière
- Commune : Lyon 7e (69)
Éligible au CPF
Référence: 2210113F
/Mise à jour le
Master mention Informatique
Master 2 Informatique / Machine Learning pour Intelligence Artificielle (MALIA)
Université Lyon 2 Lumière
Niveau de sortie : Niveau 7 (master, ingénieur) - Bac+5
Objectifs
Le parcours MALIA du Master Informatique forme des spécialistes des méthodes modernes du machine learning qui sont au coeur des développements de l’intelligence artificielle.
Ce parcours est ouvert à la fois en formation classique et en formation par alternance.
Compétences attestées :
Ce parcours est ouvert à la fois en formation classique et en formation par alternance.
Compétences attestées :
- Analyser et modéliser du point de vue informatique un problème dans toute son étendue et dans des champs d'applications variés en lien avec les usagers
- Mettre en relation une catégorie de problèmes avec les algorithmes de résolution adaptés et en évaluer la pertinence : limites d'utilisation et efficacité.
- Proposer une architecture matérielle et logicielle permettant d'intégrer les données du problème et de le résoudre.
- Maîtriser plusieurs paradigmes de modélisation et de programmation et être capable de s'adapter à de nouveaux langages.
- Connaître et mettre en oeuvre les principes de gestion des bases de données structurées ou non et la construction d'interfaces homme-machine.
- Développer des applications informatiques sur des infrastructures variées (machines parallèles, environnement distribué, programmation Web )
- Maîtriser les principes de la compilation et de l'optimisation afin de produire un code efficace.
- Identifier un problème pouvant être parallélisé, choisir et mettre en oeuvre le modèle de calcul adapté pour le résoudre.
- Déployer des applications informatiques, gérer les phases de test et les évolutions.
- Maîtriser les grands enjeux de la sécurité des systèmes informatiques et de la protection des données,
- Analyser un système du point de vue de la sécurité et mettre en oeuvre des solutions sécurisées
- Prendre en compte les enjeux industriels, économiques et professionnels : compétitivité et productivité, innovation, propriété intellectuelle et industrielle, respect des procédures qualité, sécurité.
- Gérer une petite équipe, comprendre un bilan comptable et réaliser une démarche de création d'une entreprise.
- Communiquer en langue anglaise à l'oral et à l'écrit et élaborer des documents techniques et/ou réglementaires dans cette langue.
- Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention
- Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine
- Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d'études, comme base d'une pensée originale
- Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines - Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines
Programme
Le programme est constitué de 10 UE dédiées aux techniques les plus récentes du machine learning (ML) : ensemble methods in ML, manifold learning, model-based learning, deep learning, representation learning for natural langage processing, temporal data analysis, explainable artificial intelligence, network analysis for information retrieval, big data management, recente advances in ML. A cela s’ajoute une UE de mise à niveau en optimisation, une UE de gestion de projet, un travail d’étude et de recherche, et enfin un stage.
Le stage est obligatoire pour les étudiants qui ne sont pas en alternance, pour une durée de 6 mois à partir de mi mars.
Le stage est obligatoire pour les étudiants qui ne sont pas en alternance, pour une durée de 6 mois à partir de mi mars.
Certifications et métiers visés
Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.
Résultats attendus
Attestation de fin de formationNiveau de sortie
Année post-bac de sortie
Bac+5
Niveau de sortie
Master
Compétences visées
Activités visées / compétences attestées
Secteurs d'activité ou type d'emploi
le M2 MALIA forment idéalement les étudiants pour continuer en doctorat en informatique ou mathématiques appliquées.
Année post-bac de sortie
Bac+5
Niveau de sortie
Master
Compétences visées
Activités visées / compétences attestées
- Maîtriser les modèles et algorithmes modernes du machine learning et leur intégration dans des outils d’intelligence artificielle
- Traiter des problématiques réelles d’analyse de méga-données, à l’aide des outils à la pointe du machine learning
- Maîtriser les techniques de gestion des méga-données et de calcul intensif
Secteurs d'activité ou type d'emploi
le M2 MALIA forment idéalement les étudiants pour continuer en doctorat en informatique ou mathématiques appliquées.
Certification(s)
| Nom de la certification | Lien vers la fiche de la certification |
|---|---|
| Master mention informatique | RNCP N°39278 - nouvel onglet |
Métier(s) correspondant(s)
| Nom du métier | Lien vers la fiche du métier |
|---|---|
| M1801 : Administration de systèmes d'information | Fiche métier - nouvel onglet |
| M1802 : Expertise et support en systèmes d'information | Fiche métier - nouvel onglet |
| M1803 : Direction des systèmes d'information | Fiche métier - nouvel onglet |
| M1805 : Études et développement informatique | Fiche métier - nouvel onglet |
| M1806 : Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information | Fiche métier - nouvel onglet |
Après la formation
- pour ceux qui ne poursuivent pas leurs études, 65% des étudiants sont en emploi salarié 6 mois après la formation
3 sessions : Master mention Informatique
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Date limite d'inscription 31 mars 2025
Université Lyon 2 Lumière
- Commune : Lyon 7e (69)
- Session terminée
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Université Lyon 2 Lumière
- Commune : Bron (69)
- Session terminée
