Master Informatique
Parcours Master of Science in Informatics at Grenoble (MoSIG)
Présentation et objectifs
La formation couvre un large spectre au niveau du master 1re année 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 master 2e année 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 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 et 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.
Le premier semestre (Master1 - S7) est composé de cours fondamentaux.
Le second semestre (Master1 - S8) combine des cours fondamentaux avec des cours de spécialisation optionnels.
Pour le semestre S9 de 30 ECTS, les étudiants doivent choisir des cours d'une valeur de 24 ECTS dans le thème qu'ils ont choisi (en fonction de leur formation initiale) et 6 ECTS de cours d'un autre thème, si les horaires sont cohérents et si des restrictions d'inscription s'appliquent.
Le dernier semestre (Master2 - S10) est consacré à un projet de recherche (ou professionnel) de fin d'études.
Le parcours est labellisé "Core AI" par MIAI.
Présentation
Présentation
Informations complémentaires
La communauté de recherche sur laquelle se base cette formation est reconnue internationalement et bénéficie d’une visibilité importante.
Dimension internationale :
Formation tournée vers l’internationalPossibilité de faire un double diplôme avec l'Université de Swansea.
Partenariats:
Etablissement(s) co-accrédité(s)
- Institut Polytechnique de Grenoble
Etablissement(s) partenaire(s)
Autres(s) structure(s) partenaire(s)
Programme
Programme
Programme en cours de construction - en attente de vote CFVU
- 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
- UE Programming project (OS) 3 crédits ECTS
- UE Programming project (Compiler design) 3 crédits ECTS
1 option(s) au choix parmi 2
- Semestre 8
- UE Research project (TER) 3 crédits ECTS
- UE Research methodology 3 crédits ECTS
- 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
8 option(s) au choix parmi 13
- 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
- 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
- Semestre 9
- 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
5 option(s) au choix parmi 6
- Semestre 10
- UE Research project 30 crédits ECTS
- 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
Master MoSIG 1re année
Master Data science and artificial intelligence (DSAI) 2e année
Master Distributed computing : from cloud to edge computing, embedded systems and networking (DC) 2e année
Master Human and digital world interactions: robotics, augmented and virtual reality, perception (HDWI) 2e année
Master Software and hardware components engineering ; quality engineering, models of computation 2e année
Stages, projets et missions
Stage: ObligatoireDurée : 4 à 6 mois
Stage à l'étranger : 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
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.
Et après ?
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Poursuite d'études
Doctorat
Secteurs d'activité
- Recherche et enseignement supérieur
- Recherche et développement
Candidature
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Contacts
Responsable pédagogique
Massih-Reza Amini
Renaud Lachaize
Secrétariat de scolarité
En bref
Discipline : Informatique, Mathématiques, Sciences et technologies de l'information et de la communicationModalités : Formation initiale / continue
Langues : Anglais
Lieux : Grenoble - Domaine universitaire
Dimension internationale : Oui
Durée des études : 2 ans
Niveau de recrutement : Bac +3