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Formation
Publié le 24 octobre 2018 | Mis à jour le 25 juin 2019

Master International machine learning and data mining - MLDM

SCIENCES EXACTES / SPÉCIALISTES EN SCIENCES DES DONNÉES

© Droits réservés

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Le master Machine Learning and Data Mining (MLDM) est un master international dispensé entièrement en langue anglaise et qui forme sur 2 ans des spécialistes en apprentissage automatique et en fouille de données. Il prépare à une carrière académique ou à une activité au sein de centres R&D de grands groupes nécessitant une expertise en sciences des données.

PROGRAMME

MLDM est une formation permettant d’obtenir 120 ECTS sur 2 ans, organisés en 4 semestres. Il offre l’opportunité d’effectuer 2 stages en laboratoire de recherche ou en entreprise : un stage d’au moins 3 mois en première année et un stage d’au moins 4 mois en deuxième année (correspond au master thesis). Les étudiants ont la possibilité d’effectuer le 3e semestre à l’étranger grâce à des partenariats cibles
signés avec KU Leuven (Belgique), Leiden (Pays Bas), Freiburg (Allemagne), Torino (Italie), Wien (Autriche). MLDM bénéficie ainsi d’une position scientifique originale au niveau européen pour aborder les problématiques d’aide à la décision, d’extraction de connaissance, de big data, de modélisation, de classification, etc. MLDM s’appuie sur une équipe d’enseignants-chercheurs du laboratoire Hubert
Curien - UMR CNRS 5516, reconnue internationalement en Machine Learning et Data Mining. 


CONDITIONS D’ADMISSION

Accès sur dossier après un Bachelor of Science (ou niveau équivalent) en Informatique, Mathématiques ou Statistiques.


LISTE DES UNITÉS D’ENSEIGNEMENT

1er semestre (30 ECTS)

• Advanced Algorithmics
• Calculability and Complexity Theory
• Introduction to Machine Learning
• Data Analysis
• Research Methodology
• Introduction to Artificial Intelligence
• Foreign Language


2e semestre (30 ECTS)

• Data Mining and Knowledge Discovery
• Machine Learning - Fundamentals and Algorithms
• Computer Vision
• Computer Networks and Security
• Optimization & Operational Research
• End of year project/Internship


3e semestre (30 ECTS)

• Advanced Machine Learning
• Data Mining for Big Data
• Deep Learning and Applications
• Machine Learning and Data Mining Project
• Semantic Web
• Multi Agent Systems


4e semestre (30 ECTS)

• Master Thesis - Internship from early February to late June