Diplôme d'université Intelligence artificielle pour les sciences
Diplôme d'établissement
domaine·s :
Sciences, Technologies, Santé
niveau de diplôme :
> Bac+5
durée du programme :
1 année
lieu·x :
Caen
Précision du lieu :
Campus 2
Présentation générale
Cette formation universitaire (DU) vise à explorer le potentiel de l'intelligence artificielle (IA) comme outil de découverte et d'avancement scientifique dans diverses disciplines. En combinant l'expertise de domaines variés tels que la physique, la chimie, la biologie, les sciences humaines et sociales, l'histoire, la géographie, l'économie, le droit et la gestion, ce programme encourage les discussions interdisciplinaires et vise à avoir un impact significatif sur la recherche scientifique.
Objectifs de la formation
Cette formation universitaire (DU) vise à explorer le potentiel de l'intelligence artificielle (IA) comme outil de découverte et d'avancement scientifique dans diverses disciplines. En combinant l'expertise de domaines variés tels que la physique, la chimie, la biologie, les sciences humaines et sociales, l'histoire, la géographie, l'économie, le droit et la gestion, ce programme encourage les discussions interdisciplinaires et vise à avoir un impact significatif sur la recherche scientifique.
Spécificités de la formation
Ce diplôme universitaire (DU) sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour faire des découvertes scientifiques se distingue par son approche interdisciplinaire et appliquée. Alors que la plupart des formations existantes se concentrent sur les aspects techniques de l'IA, ce programme rassemble des participants de diverses disciplines scientifiques pour explorer le potentiel de l'IA à faire progresser la recherche dans leurs domaines respectifs.
En combinant des cours théoriques sur les fondamentaux de l'apprentissage profond avec des conférences spécialisées et des projets pratiques interdisciplinaires, ce DU vise à créer des synergies entre différents champs scientifiques et de stimuler l'innovation par l'utilisation de l'IA. Cette approche transversale et orientée vers la résolution de problèmes concrets répond à un besoin croissant de formation qui prépare les scientifiques à tirer parti des avancées de l'IA pour faire progresser leurs domaines de recherche respectifs.
Public concerné
Ce diplôme universitaire s'adresse en priorité aux étudiants déjà engagés dans un parcours doctoral dans les disciplines scientifiques. En effet, la maîtrise d'une expertise approfondie dans un domaine comme l'informatique, la physique, la chimie, la biologie ou les mathématiques appliquées sont un prérequis essentiel pour tirer pleinement profit de cette formation interdisciplinaire. Les doctorants représenteront donc la majeure partie des participants. Cependant, des étudiants inscrits en master dans ces mêmes filières scientifiques et justifiant d'un excellent dossier universitaire pourront également être admis, sous réserve de l'approbation d'une commission pédagogique.
Pré-requis / Conditions d'accès
Les participants doivent avoir des connaissances de base en mathématiques (algèbre linéaire, calcul différentiel) et en programmation, de préférence en Python. Une compréhension des concepts statistiques fondamentaux est également nécessaire.
Modalités et délais d'accès
Les candidats devront fournir un dossier contenant : un curriculum vitae récapitulant leur parcours académique et leurs éventuelles expériences professionnelles ou de recherche. Une lettre de motivation expliquant leurs objectifs et leur intérêt pour cette formation sera également attendue. Enfin, les candidats devront fournir les relevés de notes détaillés de leurs études supérieures (master et éventuellement doctorat en cours). Sur la base de ces éléments, une commission d'admission composée d'enseignants et chercheurs évaluera les dossiers et sélectionnera les participants retenus, en accordant une priorité aux doctorants tout en restant ouverte aux excellents profils en master.
Capacité d'accueil
25
Tarif pour une inscription
Ce programme sera ouvert exclusivement à des candidats Européens à travers le programme "Blended Intensive Program", programme qui prendra en charge le cout de la formation.
Organisation de la formation
Présentiel
Contenu de la formation
Principaux enseignements
Le programme est structuré en quatre unités de valeur (UE), chacune conçue pour offrir une compréhension approfondie et des compétences pratiques dans l'application de l'IA :
- 1. Fondements de l'Apprentissage Machine et Profond (FAMP) : Cette unité couvre les concepts de base, les algorithmes et les techniques de l'apprentissage machine et de l'apprentissage profond. Les participants apprendront à manipuler des données, à entraîner des modèles simples et à interpréter les résultats, tout en développant leurs compétences en programmation et en mathématiques appliquées.
- 2. IA appliquée aux disciplines scientifiques (IADS) : Cette unité présente des applications concrètes de l'IA dans des domaines comme la physique, la chimie, les sciences des matériaux et la santé. Les participants découvriront comment l'IA transforme les méthodes de recherche et améliore les découvertes scientifiques à travers des conférences données par des experts.
- 3. Projet Tutoré en IA Appliquée aux Sciences (PTIAS) : Les participants travailleront en équipe sur des projets réels, appliquant les techniques d'apprentissage profond à des problèmes scientifiques spécifiques. Cette unité offre une expérience pratique de la gestion de projets de recherche et de la collaboration interdisciplinaire.
- 4. Défi d'Équipe en IA et Science (DEIAS) : Les participants formeront des équipes interdisciplinaires pour résoudre un problème scientifique spécifique en utilisant des techniques d'apprentissage profond. Ce défi permet de mettre en pratique les compétences acquises et de collaborer efficacement avec des chercheurs de diverses disciplines.
Programme détaillé
Fondements de l'Apprentissage Machine et Profond (12 h : 12 CM)
1 crédits
IA appliquée aux disciplines scientifiques IADS (15 h : 15 CM)
1 crédits
Projet Tutoré en IA Appliquée aux Sciences (3 h : 3 CM)
1 crédits
Modalités d'évaluation de la formation et de validation des blocs de compétences
- un travail d'étude préalable sera demandé aux participants avant le début de la formation. Ils devront rendre des comptes rendus de lecture ou d'exercices.
- les sessions pratiques en laboratoire donneront également lieu à des comptes rendus à remettre. Ces travaux permettront d'évaluer la maîtrise des concepts et outils techniques abordés.
- la réalisation d'un projet appliqué, où les étudiants mettront en pratique les compétences acquises pour résoudre un problème scientifique réel à l'aide de l'IA. Ce projet individuel ou en groupe fera l'objet d'un rapport écrit et d'une soutenance orale.
Cette combinaison d'évaluations théoriques, pratiques et de mise en application assurera une validation complète des connaissances.
Moyens techniques à disposition
Postes de travail avec logiciels adaptés à la mise au point d'algorithmes d'IA
Langue(s) d'enseignement
Anglais
Échanges internationaux
Formation organisée dans le cadre d'un programme Européen de type "Blended Intensive Program"
Compétences acquises
- La capacité à identifier et formuler des problèmes adaptés à l'IA.
- L'utilisation d'outils et de bibliothèques de programmation pour implémenter des solutions.
- L'évaluation et l'amélioration des performances des modèles.
- La gestion de projets et la collaboration en équipe.
- La communication efficace des résultats de recherche.
Université de Caen Normandie
UFR des Sciences
Boulevard Maréchal Juin · CS 14032 · 14032 Caen Cedex 5
07 69 83 28 69 ( Frédéric Jurie)
frederic.jurie@unicaen.fr
Responsable(s)
formation : Frederic Jurie · frederic.jurie@unicaen.fr