Objectifs de la formation
Appliquer les outils fondamentaux de l'ingénieur mathématicien Concevoir, mettre en oeuvre et valider des modèles mathématiques avancés et des solutions numériques adaptées Appréhender l'aléa et modéliser les incertitudes Analyser et valoriser des données, potentiellement massives Formuler et résoudre des problèmes complexes d'optimisation, d'aide à la décision et de gestion des risques Participer au développement de solutions logicielles Formuler et modéliser des problèmes notamment dans les systèmes complexes relatifs aux mathématiques appliquées Intégrer, dans l'analyse des problèmes et le développement des solutions, les aspects Qualité - Hygiène (données massives utilisées pour le profilage nutritionnel/santé publique) - Sécurité (Cybersécurité) - Environnement (l'IA a un impact sur la mobilité/transport, améliore la consommation énergétique, a des répercussions environnementales, ex : réduction de l'émission mondiale de gaz à effet de serre Gérer un projet inter/pluri disciplinaire (maîtriser une méthode de gestion de projets, analyse des coûts...) Communiquer en entreprise (rapports; compte rendus, synthèse, présentations orales .) en plusieurs langues Gérer un groupe : animer une équipe, argumenter et négocier, communiquer en situation de crise Formuler et argumenter des solutions en s'appuyant sur des éléments économiques, de veille et positionnement scientifiques, RSE Prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et les dimensions éthiques (ex: RGPD / utilisation des données personnelles ) qui s'y rapportent Travailler en contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques et sociétaux Protéger, valoriser et exploiter une innovation
Contenu de la formation
un volet mathématique et informatique solide dont les matières centrales sont la statistique, l'optimisation, l'apprentissage machine, le traitement du signal, le calcul scientifique et l'apprentissage profond qui se trouvent au coeur de l'IA numérique moderne - par opposition à l'IA historique, dite symbolique, basée davantage sur la logique mathématique. enseignements autour des techniques de prévision dans les systèmes régis par des équations, telles que l'assimilation de données. une unité d'enseignement autour des systèmes dits de confiance.
Résultats de la formation
Ingénieur diplômé de l'institut national des sciences appliquées de Toulouse spécialité mathématiques appliquées
Conditions spécifiques d'accès à la formation
Ces places sont ouvertes seulement aux etudiants de la 3eme annee de la specialite "Modelisation, Informatique et Communication" (MIC) de l INSA.Les candidatures des etudiants hors INSA ne seront pas examinees.Procedure :Vous devez dans un premier lieu candidater pour integrer l INSA en debut de 3eme annee MIC (formation initiale sous statut etudiant) :http://www.insa-toulouse.fr/fr/formation/admissions.html(Vous pouvez consulter les vœux possibles avec votre diplome directement en ligne).Au cours de cette annee 3MIC vous devrez ensuite candidater a la formation par apprentissage ModIA qui debute effectivement en debut de 4eme annee.
