18 Mathématiques appliquées à l'informatique Master Degree Programs

La linguistique computationnelle est un domaine interdisciplinaire qui traite de l'utilisation des ordinateurs pour traiter ou produire le langage humain. La linguistique contribue à ce domaine à comprendre les propriétés particulières des données linguistiques et fournit également des théories et des descriptions de la structure et de l'utilisation du langage. La linguistique computationnelle est en grande partie une discipline appliquée concernée par des problèmes pratiques. Les applications typiques incluent le traitement du langage naturel, la traduction automatique (traduction d'une langue à une autre), la synthèse vocale, la production de la parole, la recherche d'informations (trouver des documents pertinents ou des parties de documents dans de grandes collections de textes), la modélisation cognitive et, en général, presque tout ce qui concerne les interfaces en langage naturel.

Les lois de la physique sont exprimées dans des équations mathématiques, qui ne peuvent souvent pas être résolues analytiquement sans approximations sévères. Le développement informatique nous aide à résoudre des problèmes dans des conditions plus réalistes, à analyser quantitativement des modèles et à simuler les résultats d'expériences, ce qui ouvre la voie à des prévisions plus fiables dans de nombreux domaines de la science et de la technologie. Que vous ayez une formation en physique ou en mathématique computationnelle, notre programme de maîtrise vous présentera un grand choix d’outils et de méthodologies numériques et vous aidera à transformer le problème physique sous-jacent en une représentation pouvant être résolue numériquement.

Ce master vise à répondre à la demande de scientifiques des données ayant les compétences nécessaires pour développer des applications innovantes d'intelligence informatique, capables d'analyser de grandes quantités de données complexes afin d'éclairer les décisions des entreprises et les stratégies de marché. Le thème principal de ce cours est l'analyse automatique des big data et le traitement du langage naturel par l'apprentissage automatique, en particulier les réseaux neuronaux profonds.