Master Informatique
Parcours Master of Science in Informatics at Grenoble (MoSIG)
Présentation et objectifs
La formation couvre un large spectre au niveau du M1 et permet de former des diplômés avec une culture générale et un socle de bases solide en informatique (en terme de langages de programmation, bases de données, réseaux, génie logiciel, conception/programmation par objet, complexité et logiciels interactifs ) et permet par son M2 d’acquérir des compétences organisationnelles liées au travail du métier de chercheur et de devenir spécialiste d’un domaine de l’informatique en lien avec les nombreuses options offertes (Systèmes d’Information et Ingénierie Avancée des Logiciels, Informatique Centrée Humain - Conception de systèmes embarqués et cyberphysiques hautement fiables, Intelligence artificielle et Web - Graphiques, vision et Robotiques, Systèmes interactifs et ubiquitaires et Systèmes embarqués, parallèles et distribués). L’objectif est ainsi de donner les bases nécessaires pour occuper un emploi en recherche et développement aussi bien que pour entreprendre une thèse en Informatique dans les domaines couverts par les laboratoires académiques et industriels.
La communauté de recherche sur lesquels se base cette formation est reconnue internationalement et bénéficie d’une visibilité importante.
L’objectif du parcours est de réaliser une formation de haut niveau en informatique pour des métiers de l’enseignement, de la recherche, de l’ingénierie et du développement.
Présentation
Présentation
Dimension internationale :
Formation tournée vers l’internationalCompétences visées
Science Technologie Santé - 120 % ECTSCompétences : Les UEs du semestre 8 (M1) sont pour la plupart des UE introductives aux UEs des différentes spécialités de M2. En ce sens, elles constituent des formations pour la recherche. Le M2 permet d’acquérir des compétences organisationnelles et liées au travail du chercheur - Formuler un problème de recherche et proposer une solution; - Situer un problème de recherche dans la littérature scientifique; - Évaluer et valider une solution à un problème de recherche; - Rédiger une publication scientifique; - Communiquer les résultats d'un travail de recherche; - Développer et utiliser les outils mathématiques et informatiques ; Maîtriser les logiciels et matériels informatiques; - Communiquer en anglais et en français; - Devenir spécialiste d’un domaine de l’informatique en lien avec la recherche en informatique sur le site soit : Systèmes d’Information et Ingénierie Avancée des Logiciels - Informatique Centrée Humain - Fondements de l’Informatique : Conception et Validation - Intelligence artificielle et Web - Graphiques, vision et Robotique - Systèmes interactifs et ubiquitaires - Systèmes embarqués, parallèles et distribués.
Partenariats:
Etablissement(s) co-accrédité(s)
- Institut Polytechnique de Grenoble
Programme
Programme
- Semestre 7
- UE Programming language and compiler design 66h - 6 crédits
- UE Software engineering 30h - 3 crédits
- UE Principles of operating systems 66h - 6 crédits
- UE Algorithmic Problem Solving 33h - 3 crédits
- UE Mathematics for computer science 36h - 3 crédits
- UE Technical writing and speaking 27h - 3 crédits
- UE Introduction to Visual Computing 33h - 3 crédits
- UE Programming project (OS) 3 crédits
- UE Programming project (Compiler design) 3 crédits
1 élément(s) au choix parmi 2
- Semestre 8
- UE Research project (TER) 3 crédits
- UE Research methodology 7,5h - 3 crédits
- UE Technical writing and speaking 27h - 3 crédits
- UE Introduction to Modeling and Verification of Digital Systems 30h - 3 crédits
- UE Operations Research 36h - 3 crédits
- UE Data base foundations 36h - 3 crédits
- UE Introduction to distributed systems 33h - 3 crédits
- UE Human computer interaction 36h - 3 crédits
- UE Intelligent systems: reasoning and recognition 36h - 3 crédits
- UE Computer networks principles 36h - 3 crédits
- UE 3D graphics 36h - 3 crédits
- UE Introduction to cryptology 36h - 3 crédits
- UE Parallel Algorithms and Programming 33h - 3 crédits
- UE Fundamental Computer Science 30h - 3 crédits
- UE Robotics and IoT 33h - 3 crédits
8 élément(s) au choix parmi 12
- Semestre 9
- UE Architecture : components and services 18h - 3 crédits
- UE Model driven engineering 18h - 3 crédits
- UE Process engineering 18h - 3 crédits
- UE Verification and test theories 18h - 3 crédits
- UE Requirements engineering 18h - 3 crédits
- UE Data management in large-scale distributed systems 18h - 3 crédits
- UE Temporal and spatial informations 18h - 3 crédits
- UE Software security, secure programming and computer forensics 39h - 3 crédits
- UE Software mining and re-engineering 18h - 3 crédits
- UE Information access and retrieval 18h - 3 crédits
- UE Engineering human-computer interaction 36h - 6 crédits
- UE Scientific methodology and performance evaluation 18h - 3 crédits
4 élément(s) au choix parmi 6
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
- Semestre 9
- UE Machine learning fundamentals 18h - 3 crédits
- UE Advanced algorithms for machine learning and data mining 18h - 3 crédits
- UE Knowledge representation and reasoning 36h - 6 crédits
- UE Semantic Web : from XML to OWL 36h - 6 crédits
- UE Information access and retrieval 18h - 3 crédits
- UE Natural language and speech processing 18h - 3 crédits
- UE Multi-agent systems 18h - 3 crédits
- UE Information vizualisation 18h - 3 crédits
4 élément(s) au choix parmi 4
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
- Semestre 9
- UE Computer graphics II 36h - 6 crédits
- UE Autonomous robotics 36h - 6 crédits
- UE Computer vision 36h - 6 crédits
- UE Machine learning fundamentals 18h - 3 crédits
- UE Computational geometry 18h - 3 crédits
- UE Medical imaging, simulation and robotics 18h - 3 crédits
- UE Human-centered interaction 36h - 6 crédits
- UE Scientific methodology and performance evaluation 18h - 3 crédits
- UE Category learning and object recognition 18h - 3 crédits
- UE Feedback control and real times systems 18h - 3 crédits
- UE Numerical optimal transport and geometry 18h - 3 crédits
4 élément(s) au choix parmi 8
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
- Semestre 9
- UE Advanced aspects of operating systems 36h - 3 crédits
- UE Parallel systems 36h - 6 crédits
- UE Advanced Data Networks 36h - 6 crédits
- UE Software infrastructure for data centers and Cloud computing 18h - 3 crédits
- UE Scientific methodology and performance evaluation 18h - 3 crédits
- UE Wireless networks 18h - 3 crédits
- UE Distributed system 18h - 3 crédits
- UE Security architecture : network, system, key management, cybersecurity of industrial IT 78h - 6 crédits
3 élément(s) au choix parmi 4
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
- Semestre 9
- UE Verification of sequential programs 18h - 6 crédits
- UE SAT/SMT Solving 18h - 3 crédits
- UE Models and languages for model checking 18h - 3 crédits
- UE Advanced verification technics and applications 18h - 3 crédits
- UE Feedback control and real times systems 18h - 3 crédits
- UE Probalistics, timed, and hybrid systems 18h - 3 crédits
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
- Semestre 9
- UE Engineering human-computer interaction 36h - 6 crédits
- UE Human-centered interaction 36h - 6 crédits
- UE Information vizualisation 18h - 3 crédits
- UE Computer vision 36h - 6 crédits
- UE Machine learning fundamentals 18h - 3 crédits
- UE Scientific methodology and performance evaluation 18h - 3 crédits
3 élément(s) au choix parmi 3
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
- Semestre 9
- UE Data management in large-scale distributed systems 18h - 3 crédits
- UE Advanced learning models 18h - 3 crédits
- UE Convex and Distributed Optimization 18h - 3 crédits
- UE High performance computing for mathematical models 18h - 3 crédits
- UE Fundamentals of probabilistic data mining 18h - 3 crédits
- UE Machine learning fundamentals 18h - 3 crédits
- UE Advanced algorithms for machine learning and data mining 18h - 3 crédits
- UE Distributed system 18h - 3 crédits
- UE Computational biology 18h - 3 crédits
- UE Monte-Carlo methods in financial engineering 18h - 3 crédits
- UE Information access and retrieval 18h - 3 crédits
- UE Category learning and object recognition 18h - 3 crédits
- UE Data Challenges 60h - 3 crédits
- UE Information vizualisation 18h - 3 crédits
- UE Stochastic modelling for neurosciences 18h - 3 crédits
- UE Data science seminar 14h - 3 crédits
- UE Numerical optimal transport and geometry 18h - 3 crédits
- UE Model selection for large-scale learning 18h - 3 crédits
2 élément(s) au choix parmi 10
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits
Master MoSIG 1re année
Master MoSIG-AISSE 2e année
Master MoSIG-AIW 2e année
Master MoSIG-GVR 2e année
Master MoSIG-DI 2e année
Master MoSIG-HECS 2e année
Master MoSIG-UIS 2e année
Master MoSIG-Data Sciences 2e année
Stages, projets et missions
Nature : ObligatoireDurée : 4 à 6 mois
Lieu : En France ou à l'étranger
Un stage ou projet de recherche obligatoire de 4 à 6 mois est effectué au deuxième semestre. Il peut se faire en laboratoire de recherche mais aussi dans un service R&D en entreprise. Dans ce cas, un enseignant-chercheur de la formation tuteure le stage et s'assure de la formation à la recherche dispensée. Ce projet de recherche permet une bonne immersion dans le monde de la recherche, la découverte du métier de la recherche et les premiers contacts pour une poursuite éventuelle en thèse.
Admission
Admission
Conditions d’admission
Le M1 est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats :
- justifiant d'un diplôme national conférant le grade de licence dans un domaine compatible avec celui du master
- ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation.
Le M2 est accessible sur dossier (et / ou entretien) aux candidats :
- ayant validé la 1ère année d'un parcours compatible
- ou bien via une validation d'études ou d'acquis selon les conditions déterminées par l’université ou la formation.
Public formation continue :
Vous relevez de la formation continue :
- si vous reprenez vos études après 2 ans d'interruption d'études,
- ou si vous suiviez une formation sous le régime formation continue l’une des 2 années précédentes
- ou si vous êtes salarié, demandeur d'emploi, travailleur indépendant.
Si vous n'avez pas le diplôme requis pour intégrer la formation, vous pouvez entreprendre une démarche de validation des acquis personnels et professionnels (VAPP).
Pour plus d'informations, consultez la page web de la Direction de la formation continue et de l’apprentissage
Candidature
Vous souhaitez candidater et vous inscrire ?
Sachez que la procédure diffère selon le diplôme envisagé, le diplôme obtenu, ou le lieu de résidence pour les étudiants étrangers.
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Vous êtes un candidat non ressortissant de l’Union Européenne, résidant en (You live in one of these countries) :
Algérie, Argentine, Bénin, Brésil, Burkina Faso, Cameroun, Chili, Chine, Colombie, Comores, Congo, Corée du Sud, Côte d'Ivoire, Egypte, Etats-Unis, Gabon, Guinée, Inde, Indonésie, Iran, Japon, Liban, Madagascar, Mali, Maroc, Maurice, Mauritanie, Mexique, Pérou, Russie, Sénégal, Syrie, Taïwan, Togo, Tunisie, Turquie, Vietnam.
Candidater sur études en France
et/and
- Pour les autres candidats (For the other applicants)
Et après ?
Et après ?
Poursuite d'études
Doctorat
Secteurs d'activité
Recherche et enseignement supérieur
Recherche et développement
Insertion professionnelle
Lors de l'enquête 2014-2015, 2 diplômés répondants sont sur le marché du travail (emploi+recherche). Parmi eux, 100% occupent un emploi 30 mois après leur diplôme.Télécharger
Contacts
Massih-Reza Amini
Martin Heusse
En bref
Modalités : Formation initiale / continueLangues : Anglais
Lieux : Grenoble - Domaine universitaire