- OBJECTIFS
L'objectif principal de cette filière est la formation à la recherche en Mathématiques, informatiques pour l’apprentissage humain et automatique et leurs applications spécialement dans le domaine de l’éducation. Il s’agit de proposer aux étudiants un programme riche et varié leur permettant d'avoir de bonnes connaissances en science des données et en calcul numériques ainsi que la manière de les voir et de les transposer de la connaissance vers la matière enseignée, cette formation a donc pour objectifs:
- La maitrise des fondements mathématiques: Acquérir une solide compréhension des concepts fondamentaux en mathématiques appliquées, y compris l'algèbre linéaire, l'analyse, les probabilités et les statistiques. Ces bases mathématiques sont essentielles pour la modélisation et l'analyse de problèmes réels dans les domaines de l'informatique et de l'apprentissage automatique.
- Le développement de compétences en informatique: Acquérir des compétences avancées en programmation, en conception de logiciels et en développement informatique. Apprendre à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique, à manipuler de grandes bases de données et à utiliser des bibliothèques logicielles spécialisées dans l'apprentissage automatique.
- La compréhension des techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning): Se familiariser avec les principaux concepts et techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Explorer les différentes méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les réseaux de neurones et les architectures du deep learning.
- L'application de l'apprentissage automatique aux problèmes réels dans la science de façons générales et dans la science de l'éducation de façon particulières: Apprendre à appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des problèmes concrets dans des domaines variés tels que e-learning adaptatives, résolution des problématiques provenant du domaine de l’éducation ainsi que dans d’autres domaines socio-économiques. Développer la capacité de résoudre des problèmes réels en utilisant des approches d'apprentissage automatique.
- L'exploration de la dualité Humain-Machine: Comprendre la dualité entre l'apprentissage humain et l'apprentissage automatique, et comment les deux formes d'apprentissage peuvent être combinées pour des résultats plus puissants et innovants. Réfléchir à l'impact éthique de l'utilisation des technologies d'apprentissage automatique, à travers l’analyse des concepts didactique des mathématiques.
- La conception de modèles et expérimentation: Apprendre à concevoir des modèles d'apprentissage automatique adaptés à des problèmes spécifiques, à les entraîner sur des jeux de données, à évaluer leur performance et à les ajuster en conséquence. Développer des compétences d'expérimentation rigoureuse pour analyser les résultats obtenus.
- La collaboration interdisciplinaire: Favoriser la collaboration interdisciplinaire en travaillant avec des chercheurs en mathématiques appliquées, en informatique et dans d'autres domaines pertinents que ce soit de l'apprentissage dans les classes, web ou que ce soit dans le milieu socio-économique, industriel. Apprendre à communiquer de manière efficace avec des experts de diverses disciplines pour résoudre des problèmes complexes.
- L'innovation et recherche: Encourager l'innovation et la recherche en permettant aux étudiants de développer des projets de recherche originaux dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'informatique et des mathématiques appliquées. Fournir un encadrement et des ressources pour soutenir les projets de recherche novateurs dans la science de l’éducation.
Ces objectifs permettront aux étudiants du Master en Mathématiques Appliquées, Informatique et Apprentissage d'acquérir des compétences essentielles pour devenir des professionnels hautement qualifiés et capables de relever les défis complexes dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle et de la résolution de problèmes réels et de les appliquer dans divers champs d’application notamment l’éducation.
- CONNAISSANCES
Le Master en Mathématiques Appliquées est une formation de base pour l'apprentissage humain et machine, c'est une formation qui octroie aux étudiants les bases de l'intelligence artificielle, parmi les connaissances clés que les étudiants devriont acquérir :
1. **Analyse Mathématique :** Une solide compréhension de l'analyse mathématique est essentielle. Cela comprend, l'analyse numérique, le calcul différentiel et intégral, les séries de Fourier, l'analyse vectorielle, etc. Ces concepts sont utilisés dans la théorie de l'apprentissage automatique et la modélisation des données.
2. **Algèbre Linéaire :** L'algèbre linéaire est fondamentale pour comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique, notamment les méthodes d'optimisation et les techniques de réduction de dimension telles que l'analyse en composantes principales (PCA) et la décomposition en valeurs singulières (SVD).
3. **Probabilités et Statistiques :** Les probabilités et les statistiques jouent un rôle central dans l'apprentissage automatique. L'étudiant devra maîtriser les distributions de probabilité, les tests statistiques, l'estimation des paramètres, la théorie de la décision, etc.
4. **Théorie de l'Information :** Comprendre les bases de la théorie de l'information est important, en particulier dans le contexte de l'apprentissage automatique.
5. **Apprentissage Automatique et Apprentissage Profond :** Une connaissance approfondie des principes de base de l'apprentissage automatique, y compris les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, les méthodes de régression, de classification, de clustering, ainsi que les réseaux de neurones et les architectures de réseaux de neurones profonds.
6. **Optimisation :** Comprendre les techniques d'optimisation est crucial, car de nombreux problèmes en apprentissage automatique impliquent la maximisation ou la minimisation d'une fonction objectif. Cela inclut les méthodes d'optimisation convexe et non convexe, la descente de gradient, les algorithmes d'optimisation stochastique, etc.
8. **Programmation :** Une maîtrise de la programmation est indispensable, en particulier dans des langages tels que Python, R, MATLAB, ou Julia, qui sont largement utilisés dans le domaine de l'apprentissage automatique.
9. **Bases de Données et Big Data :** Comprendre les bases de données relationnelles, les langages de requête SQL, ainsi que les concepts du Big Data et des architectures de stockage distribué est également important, car les données massives sont souvent manipulées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
10. **Applications Pratiques et Projets :** Enfin, il est important de développer des compétences pratiques en appliquant ces connaissances à des projets concrets, en utilisant des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
En combinant ces connaissances, l'étudiant sera bien préparé pour aborder les défis complexes dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'informatique appliquée.
- COMPETENCES
Au terme de leur cursus, les étudiants auront acquis les compétences générales et spécifiques leurs permettant de les initier à la recherche scientifique allant de data scientiste vers la spécialisation en apprentissage humain et automatique. Ces compétences sont essentielles pour répondre aux besoins du monde en constante évolution de la science des données et de l'intelligence artificielle, où les domaines des mathématiques appliquées, de l'informatique et de l'apprentissage se rencontrent pour résoudre des problèmes réels et complexes notamment en éducation, les principales compétences sont agrégées comme suit:
- Compétences Mathématiques avancées: A la fin de la formation, l'étudiant doit maîtriser les concepts fondamentaux en mathématiques appliquées, y compris l'algèbre linéaire, l'analyse, les probabilités, les statistiques, l'optimisation et les équations différentielles à travers la modélisation et la résolution des problèmes complexes.
- Compétences en programmation et développement informatique spécialement des plateforme dédiée à l'apprentissage: L'étudiant peut développer des programmes informatiques dans divers langages.
- Connaissance des techniques d'apprentissage automatique: Le lauréat de ce master sera capable de maîtriser, à travers la résolution de mini projets, les principaux algorithmes et techniques d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, les réseaux de neurones, les méthodes d'apprentissage profond et les approches de traitement du langage naturel.
- Connaissance des techniques d'apprentissage humain: Les étudiants Connaissent les articulation portant sur le développement de l'apprentissage chez l'Homme et ils ont la capacité de préparer des situation d'apprentissage (pédagogie) notamment en mathématiques: la didactique des Mathématiques.
- Analyse et interprétation des données: Les étudiants auront la capacité d'analyser et d'interpréter de grandes quantités de données en utilisant des méthodes statistiques et des outils d'analyse de données. Ils seront capable de traiter des données brutes et de les transformer en informations exploitables.
- Compétences de modélisation et expérimentation: Les étudiants conçoivent des modèles d'apprentissage automatique adaptés à des problèmes spécifiques, les entraîner sur des jeux de données, évaluer leur performance et les ajuster en fonction des résultats obtenus.
- Connaissance des outils de documentation, et de méthodologie de la recherche: un étudiant de ce master doit acquérir des compétences relatives à la recherche de la documentation et aux doctrines des méthodes de recherches.
- Compétences en communication et présentation: Le lauréat sera capable de développer des compétences en communication pour expliquer les concepts mathématiques, informatiques et d'apprentissage automatique de manière claire et accessible. Il sera capable de présenter les résultats de recherches et de projets de manière convaincante.
- Esprit d'équipe et collaboration: L'étudiant Travaille efficacement en équipe et collabore avec des chercheurs issus de divers domaines pour résoudre des problèmes interdisciplinaires.
- Esprit critique et éthique: A partir des modes d'enseignements, les étudiants développent un esprit critique pour évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique et interpréter les résultats de manière judicieuse. Ils doivent Comprendre les enjeux éthiques liés à l'utilisation des technologies d'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
- Capacité d'innovation: Les séance dédiées aux applications Favorise, chez les étudiants, la créativité et l'innovation pour développer des approches nouvelles et originales dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'informatique appliquée.
- Compétences de recherche: les lauréats Acquièrent des compétences en recherche pour concevoir et mener des projets de recherche originaux dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'informatique et des mathématiques appliquées.