Parcours AOS (Apprentissage et Optimisation des Systèmes complexes)

Le parcours AOS se trouve à la croisée des enseignements d’IA et d’optimisation. Il s’intéresse aux aspects apprentissage et optimisation pour des applications dans les systèmes technologiques autonomes en interaction, dits systèmes de systèmes. De tels systèmes sont, par exemple, des véhicules routiers intelligents communicant entre eux ou avec l’infrastructure d’un système de transport intelligent, des mini-drones aériens ou des réseaux de capteurs qui s’échangent en temps réel des informations. Les systèmes étudiés mettent en œuvre, entre autres, des capacités d’apprentissage, de décision et d’action tout en interagissant avec leur environnement et les autres systèmes.

Concepts enseignés

• algorithmes d'optimisation
• Analyse de série de temps
• environnement complexe
• Mathématiques
• Optimisation discrète
• Optimisation multi-critères
• Optimisation robuste
• recherche opérationnelle
• Réseau de neurones
• robotique
• Systèmes complexes
• Théorie de la décision

Débouchés

Les étudiants ayant suivi ce parcours peuvent ensuite poursuivre en thèse ou exercer une activité professionnelle en recherche, développement et innovation dans les domaines publics ou privés comme chercheur expert, chef de projet, expert système, data scientist, etc.

Informations complémentaires

La formation AOS est enseignée totalement en anglais. Les intervenants sont des experts dans le domaine de l’Intelligence artificielle et de l’optimisation, la plupart étant des enseignants-chercheurs ou des chercheurs CNRS du laboratoire Heudiasyc (www.hds.utc.fr) de l’UTC, mais aussi certains experts de l’industrie comme Facebook, Criteo, etc.

Lien entre la formation et l'IA : Elevé Faible

Approche de la formation : Pratique Théorique