Présentation

Informations complémentaires

La communauté de recherche sur laquelle se base cette formation est reconnue internationalement et bénéficie d’une visibilité importante.

Dimension internationale :

Partenariats:

Etablissement(s) co-accrédité(s)

• Institut Polytechnique de Grenoble

Autres(s) structure(s) partenaire(s)

• Multidisciplinary Institute in Artificial intelligence

Programme

Programme en cours de construction - en attente de vote CFVU

Master MoSIG 1re année

• Semestre 7
  • -UE Programming language and compiler design 6 crédits ECTS
  • -UE Software engineering 3 crédits ECTS
  • -UE Principles of operating systems 6 crédits ECTS
  • -UE Algorithmic Problem Solving 3 crédits ECTS
  • -UE Mathematics for computer science 3 crédits ECTS
  • -UE Introduction to Visual Computing 3 crédits ECTS
  • -UE Technical writing and speaking 3 crédits ECTS

  1 option(s) au choix parmi 2

  • -UE Programming project (OS) 3 crédits ECTS
  • -UE Programming project (Compiler design) 3 crédits ECTS
• Semestre 8
  • -UE Research project (TER) 3 crédits ECTS
  • -UE Research methodology 3 crédits ECTS

  8 option(s) au choix parmi 13

  • -UE Introduction to Modeling and Verification of Digital Systems 3 crédits ECTS
  • -UE Operations Research 3 crédits ECTS
  • -UE Data base foundations 3 crédits ECTS
  • -UE Introduction to distributed systems 3 crédits ECTS
  • -UE Human computer interaction 3 crédits ECTS
  • -UE Intelligent systems: reasoning and recognition 3 crédits ECTS
  • -UE Computer networks principles 3 crédits ECTS
  • -UE 3D Graphics 3 crédits ECTS
  • -UE Robotics and IoT 3 crédits ECTS
  • -UE Introduction to cryptology 3 crédits ECTS
  • -UE Parallel Algorithms and Programming 3 crédits ECTS
  • -UE Fundamental Computer Science 3 crédits ECTS
  • -UE Foundations of Data Science 3 crédits ECTS

Master Data science and artificial intelligence (DSAI) 2e année

• Semestre 9
  • -UE Advanced algorithms for machine learning and data mining 3 crédits ECTS
  • -UE Information access and retrieval 3 crédits ECTS
  • -UE Machine learning fundamentals 3 crédits ECTS
  • -UE Reinforcement Learning 3 crédits ECTS
  • -UE Kernel methods for machine learning 3 crédits ECTS
  • -UE GPU Computing 3 crédits ECTS
  • -UE Model selection for large-scale learning 3 crédits ECTS
  • -UE Fundamentals of data processing and distributed knowledge 6 crédits ECTS
  • -UE Knowledge representation and reasoning 6 crédits ECTS
  • -UE Large-scale data management and distributed systems 6 crédits ECTS
  • -UE Scientific methodology regulatory and ethical usage 6 crédits ECTS
  • -UE Multi-agent systems 3 crédits ECTS
  • -UE Natural language processing 3 crédits ECTS
  • -UE Information vizualisation 3 crédits ECTS
  • -UE Machine Learning for Multimodal Data 3 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Research project 30 crédits ECTS

Master Distributed computing : from cloud to edge computing, embedded systems and networking (DC) 2e année

• Semestre 9
  • -UE Advanced networking 6 crédits ECTS
  • -UE Advanced parallel system 6 crédits ECTS
  • -UE System design: concurrency, realtime, stochastics, and analog/digital 6 crédits ECTS
  • -UE Cloud Computing, from infrastructure to applications 6 crédits ECTS
  • -UE Embedded systems: from high-confidence design to safe execution 6 crédits ECTS
  • -UE SAT/SMT solving 3 crédits ECTS
  • -UE Program testing and verification 3 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Research project 30 crédits ECTS

Master Human and digital world interactions: robotics, augmented and virtual reality, perception (HDWI) 2e année

• Semestre 9

  5 option(s) au choix parmi 6

  • -UE Augmented and virtual reality: innovative interaction techniques 6 crédits ECTS
  • -UE Computer Graphics 6 crédits ECTS
  • -UE Human in the Loop 6 crédits ECTS
  • -UE Robotics 6 crédits ECTS
  • -UE Computer vision 6 crédits ECTS
  • -UE Scientific methodology regulatory and ethical usage 6 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Research project 30 crédits ECTS

Master Software and hardware components engineering ; quality engineering, models of computation 2e année

• Semestre 9
  • -UE Advanced software modeling and engineering 6 crédits ECTS
  • -UE Embedded systems: from high-confidence design to safe execution 6 crédits ECTS
  • -UE Process Engineering 6 crédits ECTS
  • -UE SAT/SMT solving 3 crédits ECTS
  • -UE Program testing and verification 3 crédits ECTS
  • -UE System design: concurrency, realtime, stochastics, and analog/digital 6 crédits ECTS
  • -UE Cloud Computing, from infrastructure to applications 6 crédits ECTS
  • -UE Large-scale data management and distributed systems 6 crédits ECTS
  • -UE Advanced parallel system 6 crédits ECTS
• Semestre 10
  • -UE Research project 30 crédits ECTS

Stages, projets et missions

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

Condition d'accès

La 1re année de master 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.

La 2e année de master 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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Et après ?

Poursuite d'études

Doctorat

Secteurs d'activité

• Recherche et enseignement supérieur
• Recherche et développement