Master · Bac+5

Master Intelligence Artificielle

Notre MASTER en Intelligence Artificielle vise à former des experts capables de concevoir, développer et déployer des systèmes intelligents répondant aux enjeux complexes des organisations modernes.

2 ans (après Licence)
Présentiel · Point E, Dakar
80% pratique
📋 PrérequisLicence Informatique, Mathématiques, Statistiques, Data Science, Télécommunications ou équivalent
Programme

Grade & Domaine

Grade : Master
Domaine : Sciences et Technologies
Mention : Intelligence Artificielle
Objectif

Notre MASTER en Intelligence Artificielle vise à former des experts capables de concevoir, développer et déployer des systèmes intelligents répondant aux enjeux complexes des organisations modernes. Les auditeurs acquerront une maîtrise approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, du traitement des données massives, des modèles de deep learning et des systèmes intelligents. Ils seront dotés des compétences nécessaires pour analyser des problématiques complexes, concevoir des solutions innovantes basées sur l'IA et piloter des projets technologiques à forte valeur ajoutée.

Débouchés
Data Analyst
Data Scientist
Data Ingénieur
Chief Data Officer
Data Protection Officer
Architecte Big Data
Consultant Big Data / IA
Entrepreneur IA
Conditions d'admission
Licence en Informatique
Licence en Mathématiques
Licence en Statistiques
Licence en Data Science
Licence en Télécommunications
Ou tout autre diplôme admis en équivalence
Les candidats doivent soumettre un dossier de candidature et peuvent être convoqués à un test technique et/ou un entretien avec un responsable pédagogique
Programme — Fondamentaux avancés en IA
Mathématiques pour l'IA (algèbre linéaire avancée, optimisation)
Probabilités et statistiques avancées
Recherche opérationnelle
Théorie de l'information
Programme — Machine Learning et Deep Learning
Apprentissage supervisé et non supervisé
Réseaux de neurones artificiels
Deep Learning (CNN, RNN, Transformers)
Apprentissage par renforcement
Évaluation et optimisation des modèles
Programme — Big Data et Data Engineering
Architectures Big Data
Traitement distribué (Hadoop, Spark)
Data pipelines et ETL
Cloud computing (AWS, Azure, GCP)
Stockage et gestion de données massives
Programme — Traitement avancé des données
Analyse exploratoire avancée
Feature engineering
Visualisation avancée des données
Data storytelling
Outils BI et dashboards
Programme — Intelligence Artificielle Appliquée
Traitement du langage naturel (NLP)
Vision par ordinateur
Systèmes de recommandation
IA pour la finance digitale
IA pour la santé et l'industrie
Programme — Développement et déploiement des solutions IA
Programmation avancée en Python
Frameworks IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
MLOps et industrialisation des modèles
APIs et microservices
Déploiement cloud et monitoring
Programme — Sécurité, Éthique et Gouvernance
Sécurité des systèmes intelligents
Protection des données personnelles
Éthique de l'IA
Réglementation et conformité
Gouvernance des données
Programme — Management et compétences transversales
Gestion de projet agile
Innovation et transformation digitale
Entrepreneuriat technologique
Leadership et travail en équipe
Communication professionnelle et scientifique
Anglais technique
Compétences

Technologies maîtrisées

Python TensorFlow PyTorch Scikit-learn MLOps Spark NLP Cloud AWS/Azure/GCP
Carrière

Débouchés professionnels

✓ Data Analyst
✓ Data Scientist
✓ Data Ingénieur
✓ Chief Data Officer
✓ Data Protection Officer
✓ Architecte Big Data
✓ Consultant Big Data / IA
✓ Entrepreneur IA
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