Premier semestre
Le master en intelligence artificielle s'articule en deux semestres. Le premier, qui totalise 36 crédits(6 par matière), est conçu pour acquérir des connaissances approfondies et transversales. Il ne s'agit pas seulement d'apprendre à programmer, mais aussi de comprendre le « pourquoi » de chaque modèle mathématique et le contexte professionnel dans lequel chaque solution d'IA sera appliquée.
L’IA dans le monde de l’entreprise
Un modèle d’IA n’a de valeur que s’il résout un véritable problème métier. Ce cours vous apporte la vision stratégique nécessaire pour y parvenir. Vous découvrirez comment l’IA révolutionne des secteurs entiers et apprendrez à mettre en place une gouvernance des données (Data Governance) efficace afin de garantir la qualité et la fiabilité des informations.
Vous vous formerez à la gestion de projets à l’aide de méthodologies agiles, ce qui vous permettra de vous adapter aux changements et d’apporter de la valeur de manière continue. Enfin, vous aborderez les aspects éthiques et juridiques cruciaux de l’IA et du MLOps, la discipline qui intègre les modèles dans les systèmes de production d’une entreprise de manière évolutive et efficace.
Mathématiques et statistiques pour l’IA
Toute intelligence artificielle repose sur des bases mathématiques et statistiques solides. Ce cours va au-delà de la théorie pour vous plonger dans les techniques dont vous aurez besoin pour travailler avec des données massives. Vous apprendrez à appliquer la théorie de l’estimation pour faire des inférences précises, à utiliser les statistiques bayésiennes pour mettre à jour vos modèles à la lumière de nouvelles données, et à maîtriser la théorie des graphes complexes, fondamentale pour analyser les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation ou détecter les fraudes.
C’est la base qui vous permettra non seulement d’utiliser, mais aussi d’innover et d’évaluer de manière critique n’importe quel modèle d’IA. Ce cours compte 6 crédits obligatoires.
Programmation et environnement de travail pour l’IA
C’est ici que la théorie se transforme en code exécutable et en solutions concrètes. Ce cours vous permettra d’acquérir une maîtrise pratique de Python, le langage standard de l’industrie du Machine Learning , ainsi que de R, très puissant pour l’analyse statistique. Vous vous familiariserez avec l’écosystème des bibliothèques essentielles telles que Pandas pour la manipulation des données, Numpy pour le calcul numérique, et des frameworks de Deep Learning comme SKLearn et Tensorflow pour construire et entraîner des modèles complexes.
De plus, vous acquerrez une compétence cruciale dans le monde professionnel : le contrôle de version avec Git, indispensable au travail d'équipe et à la gestion de projets. Ce cours compte 6 crédits obligatoires.
Techniques d’IA : classification et regroupement
Ce module, d’une valeur de 6 crédits, aborde deux des tâches les plus importantes de l’apprentissage automatique. Vous apprendrez à « enseigner » aux machines à catégoriser des informations (classification) pour des problèmes tels que la détection de spam ou le diagnostic médical, et à identifier des structures et des modèles cachés dans les données (regroupement) pour la segmentation de la clientèle, par exemple.
Vous maîtriserez des algorithmes aussi pertinents que les machines à vecteurs de support (SVM), la méthode des k plus proches voisins (k-NN) ou le célèbre K-Means, et vous comprendrez l’importance de l’ingénierie des caractéristiques pour préparer et sélectionner les données qui rendront vos modèles véritablement performants.
Techniques d’IA : régressions, apprentissage profond et autres
Ce cours aborde certains des modèles prédictifs les plus puissants et les plus avancés. Vous passerez des régressions linéaires et logistiques, fondamentales pour comprendre les relations au sein des données, au monde fascinant de l’apprentissage profond.
Vous travaillerez avec des réseaux neuronaux récurrents (LSTM), spécialisés dans les données séquentielles telles que le texte ou le temps, et avec des réseaux convolutifs (CNN), qui constituent la base de la vision par ordinateur. Vous terminerez par l’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning), la technique qui permet aux machines d’apprendre à prendre des décisions optimales grâce à la récompense et à la punition. Ce cours compte 6 crédits obligatoires.
Langage de programmation
Avant de pouvoir construire des modèles complexes d’apprentissage automatique, il est indispensable de maîtriser le langage dans lequel les machines communiquent. Ce cours constitue le point de départ fondamental de votre parcours en tant que développeur en IA. Vous y apprendrez non seulement la syntaxe d’un langage tel que Python, la norme du secteur, mais vous assimilerez également la logique de programmation qui vous permettra de résoudre des problèmes de manière structurée et efficace.
Le cours aborde en profondeur les algorithmes et les structures de données (listes, dictionnaires, etc.) qui constituent les fondements de la gestion et du traitement de l’information à grande échelle. De plus, ce cours pose les bases des bonnes pratiques de codage, garantissant que le code que vous écrivez soit propre, lisible et facile à maintenir, une compétence essentielle pour tout projet professionnel.
Ce cours vous apporte la maîtrise nécessaire pour que, dans les cours suivants, votre seule préoccupation soit le « quoi » que vous souhaitez construire, et non le « comment » l’écrire. Ce cours compte 6 crédits obligatoires.
Deuxième semestre
Le deuxième semestre est consacré à la spécialisation dans des domaines à fort impact, en appliquant toutes les connaissances acquises à des problèmes complexes impliquant des données à la fois structurées et non structurées. Cette première partie du master compte un total de 12 crédits, soit 6 par cours.
Domaines d’application et cas d’utilisation : environnements avec des données structurées
Ce cours, qui compte 6 crédits obligatoires, se concentre sur l’un des défis les plus importants pour les entreprises : la prévision à partir de séries chronologiques. Vous apprendrez à prévoir la demande d’un produit, l’évolution des marchés financiers ou la consommation énergétique.
Pour ce faire, vous étudierez aussi bien des modèles classiques et robustes tels que les modèles ARIMA et Prophet (développé par Facebook), que les architectures de Deep Learning les plus innovantes, comme les réseaux LSTM et les révolutionnaires Transformers (Temporal Fusion Transformer), capables de saisir des modèles complexes à long terme que d’autres modèles ne peuvent pas détecter.
Domaines d’application et cas d’utilisation : environnements avec des données non structurées
Le grand défi du Big Data réside souvent dans les informations qui ne se présentent pas sous forme de tableaux ordonnés, comme les textes, les fichiers audio ou les images. Ce module se plonge de plein fouet dans le traitement du langage naturel (NLP), la branche de l’IA qui apprend aux machines à comprendre et à générer le langage humain.
Vous comprendrez l’évolution depuis les réseaux RNN et LSTM jusqu’aux modèles Transformer, tels que BERT ou GPT, qui ont révolutionné le domaine. De plus, l’approche est résolument pratique : elle aborde le déploiement de ces solutions dans le cloud ou sur des appareils locaux (Edge Computing) et explore les outils de demain, tels que LangChain et les agents intelligents. Ce cours compte 6 crédits obligatoires.
Une méthodologie en ligne et flexible
La manière d’étudier est tout aussi importante que ce que l’on étudie. Le master en intelligence artificielle de l’UAX est dispensé selon une méthodologie en ligne sans barrières, conçue pour que vous puissiez concilier votre formation avec votre vie personnelle et professionnelle.
- Un accompagnement constant: dès le premier jour, vous bénéficierez du soutien de conseillers pédagogiques qui guideront vos progrès et répondront à vos questions, pour que vous ne vous sentiez jamais seul face à votre écran.
- Flexibilité totale : vous aurez accès 24 h/24 et 7 j/7 au Campus virtuel, où vous trouverez l’ensemble des supports, documents et cours. Vous pourrez assister aux sessions en direct pour interagir avec les enseignants et vos camarades, ou les visionner en différé au moment qui vous convient le mieux.
- C’est vous qui choisissez comment passer vos examens : à chaque session, vous aurez la liberté de choisir si vous préférez passer les examens en ligne depuis chez vous ou en présentiel dans les centres agréés par l’UAX.
- Le prestige d’une grande université : vous ferez partie de l’Université Alfonso X el Sabio, une institution forte de plus de 30 ans d’expérience et disposant d’un campus à Madrid à votre disposition pour toutes vos démarches.
Résumé
En résumé, une véritable formation en intelligence artificielle repose sur un parcours complet. Le master en intelligence artificielle de l’UAX, avec ses 60 crédits, est précisément conçu selon cette philosophie : former un professionnel complet et polyvalent, dont la valeur ne réside pas dans une seule matière liée à l’intelligence artificielle, mais dans la synergie de toutes ces matières.
Son programme d’études vous guide de manière progressive, en partant d’une base solide en mathématiques et en programmation pour ensuite évoluer vers les applications les plus demandées par l’industrie, telles que le Deep Learning et le traitement du langage naturel. L’objectif est ambitieux et clair : former des leaders dotés d’une compréhension approfondie du monde des affaires, conscients des enjeux éthiques et capables de mettre en œuvre des solutions d’IA qui génèrent un impact réel et positif. À l’issue de votre formation, plutôt que d’avoir simplement étudié des matières isolées, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour jouer un rôle de premier plan dans la transformation numérique.
Sources
Programme d’études de la licence en ligne de psychologie de l’UAX
