Master of Science en apprentissage automatique et en intelligence artificielle
Online
Master ès sciences
DURÉE
20 mois
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Sep 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
USD 9 500
FORMAT D'ÉTUDE
Apprentissage à distance
Démarrez votre parcours avec un master de l'Université John Moores de Liverpool ! Apprenez des compétences très demandées telles que l'IA générative, l'apprentissage profond, le NLP et l'apprentissage par renforcement. Travaillez sur plus de 15 projets industriels, plusieurs outils de programmation & une dissertation.
Avantages du programme
- Maîtrise de l'IA : Techniques et applications avancées
- Des sessions en direct pour couvrir ChatGPT, Open AI, Dall, Midjourney & plus d'outils
- Des entretiens fictifs à la demande pour vous préparer à un processus d'embauche
- Obtenir un master reconnu par le WES (World Education Services)
- Outils de rédaction de CV
- Conçu pour les professionnels en activité
- 6 projets d'études pratiques (Capstone Projects)
- Cours de codage en direct & Ateliers de création de profil
- Accédez aux superviseurs de la LJMU pour obtenir des conseils sur la recherche & Dissertation
- Un mentor dédié à la réussite des étudiants & Un mentor professionnel pour un soutien à 360 degrés
- Plus de 750 heures d'apprentissage
- Séances quotidiennes de résolution des doutes
Ce programme est idéal pour :
- Professionnels en activité souhaitant se reconvertir dans des rôles en IA/ML
- Ingénieurs et développeurs logiciels souhaitant se spécialiser dans les solutions basées sur l'IA
- Les data scientists et les analystes qui souhaitent approfondir leurs connaissances en apprentissage profond et en IA
- Diplômés en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (STEM) désireux de développer une expertise dans les applications d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
Scholarships of up to 50% for up to 350 applicants.
Statistiques et EDA
- EDA + Bienvenue
- Introduction à Git et Github
- Étude de cas de Lending Club
- Statistiques inférentielles
- Tests d'hypothèses
Apprentissage automatique - I
- Module de régression linéaire
- Devoir de régression linéaire : entreprise de partage de vélos (régression de la demande)
- Régression logistique
- Naive Bayes
- Sélection du modèle
- Semaine de révision - Test de compétences
Apprentissage automatique - II
- Régression avancée
- Affectation de régression avancée + SVM (facultatif)
- Modèles d'arbres
- Forêts aléatoires + considérations pratiques
- Booster - 1
- Clustering non supervisé
- APC
- Étude de cas sur le taux de désabonnement des télécommunications
- Tampon - Test de compétence
L'apprentissage en profondeur
- Introduction aux réseaux neuronaux - Partie 1
- Introduction aux réseaux neuronaux - Partie 2
- Réseaux de neurones convolutionnels
- Devoir : Réseaux de neurones convolutifs
- CNN : Considérations pratiques
- Réseaux de neurones récurrents
- Reconnaissance des gestes – Projet
- Examen le dimanche Fin de la semaine
- Semaine de révision - Test de compétence (DL)
Traitement du langage naturel
- PNL – Traitement lexical
- PNL – Traitement syntaxique
- Devoir PNL – Traitement syntaxique
- PNL – Traitement sémantique
- Projet de classification des billets
- Buffer - Test de compétence (PNL)
Électif : Électif MLops
- Module pré-requis
- Introduction à MLops
- Conception de systèmes d'apprentissage automatique
- Expérimentation avec des données et des modèles à l'aide de MLflow
- Automatiser et orchestrer des pipelines avec Airflow
- Construire une infrastructure d'apprentissage continu
- Projet MLOps
- PNL avancée - Introduction au mécanisme d'attention
- PNL avancée – Introduction aux transformateurs
- CV avancé - Détection d'objets et segmentation sémantique
- MLOps + Déploiement : DL (Théorie)
- MLOps + Déploiement : DL (étude de cas)
- Examen le dimanche Fin de la semaine
- Semaine de révision - Test de compétences
Électif : Électif IA générative
- PNL avancée - Introduction au mécanisme d'attention
- PNL avancée – Introduction aux transformateurs
- « Principes fondamentaux de l'IA générative, ChatGPT et ingénierie rapide utilisant le non-raisonnement, la chaîne de pensée et les techniques avancées »
- Développement de produits à l'aide des API OpenAI, réglage fin à l'aide de la technique STaR en Python
- Intégration de la parole à l'aide de l'API Whisper et déploiement d'applications à l'aide de Flask
- Principes fondamentaux des LLMS multimodaux tels que la diffusion stable et le parcours intermédiaire
- « Principes fondamentaux de la conception, de la photographie et du développement de produits à l'aide de la diffusion stable en Python et applications des LLM pour les problèmes de science des données tels que le clustering et la classification »
- Projet GenAI
- Applications des LLM pour créer des intégrations pour des documents volumineux
- Applications de magasins Vector comme Pinecone pour stocker et indexer les intégrations de documents volumineux
- Comprendre l'importance de LangChain et ses applications
- Initialiser les agents, les outils et le magasin de vecteurs pour le stockage et la récupération
- Connectez les composants à l'aide de Chain et explorez la puissance des outils de LangChain
- Faites évoluer et déployez des applications d'IA générative à l'aide des services Azure OpenAI
- Développements futurs de l'IA générative
Capstone
- Capstone
Méthodologies de recherche
- Introduction à la recherche et au processus de recherche
- Conception de la recherche
- Revue de la littérature
- Gestion de projet de recherche
- Compétences en rédaction de rapports et en présentation
- Éthique scientifique
Mémoire de maîtrise
- Enquêter sur les habitudes alimentaires et les empreintes digitales des métabolites des consommateurs de plats à emporter (rapides) à l'aide de méthodes PCA et de regroupement
- Enquêter sur un diagnostic de maladies oculaires à l'aide de données ophtalmiques d'imagerie
- Structurer les images médicales avec la géométrie de l'information
- Utiliser les flux de médias sociaux pour placer des tweets concernant des catastrophes naturelles sur une carte
- Prévention de la fraude par carte de crédit grâce à la reconnaissance de formes
- Développement d'un système de recommandation pour un géant des médias
- Modélisation des risques pour les activités financières et la banque d'investissement
En complétant ce programme, vous pourrez :
- Maîtrisez les concepts d'IA et d'apprentissage automatique grâce à des applications pertinentes pour l'industrie.
- Concevoir et déployer des modèles d'IA pour des cas d'utilisation concrets
- Acquérir une expertise en apprentissage profond, en traitement automatique du langage naturel et en vision par ordinateur
- Acquérir une expérience pratique avec plus de 10 projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
- Faites progresser votre carrière grâce aux diplômes reconnus internationalement de LJMU.
Après avoir terminé ce programme, vous pourrez explorer des rôles tels que :
- Maîtrisez les concepts d'IA et d'apprentissage automatique grâce à des applications pertinentes pour l'industrie.
- Concevoir et déployer des modèles d'IA pour des cas d'utilisation concrets
- Acquérir une expertise en apprentissage profond, en traitement automatique du langage naturel et en vision par ordinateur
- Acquérir une expérience pratique avec plus de 10 projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
- Faites progresser votre carrière grâce aux diplômes reconnus internationalement de LJMU.


