Responsable mobilité internationale : Matthieu Labeau
Coordination des stages : Mathieu Fontaine

Le programme est en anglais. 

A l’issue de la filière, l’étudiant aura acquis une vision large et opérationnelle de l'apprentissage statistique et du traitement du signal.
Il comprendra les enjeux du traitement des données et du big data, les fondements méthodologiques (statistiques, optimisation) et les techniques visant à traiter plus particulièrement des données temporelles (traitement du signal).
La filière vise à former de futurs ingénieurs ayant un large spectre de compétences autour de l'apprentissage statistique (machine learning) et du traitement de signal, ce qui recouvre un immense panel de domaines applicatifs : musique et parole, signaux biologiques, radioastronomie, transmission et compression de l'information multimédia, etc.
La pédagogie met à la fois l'accent entre des cours magistraux rigoureux et des travaux pratiques en contexte réaliste. La formation proposée en deuxième année est une introduction pertinente à différents M2 de Paris-Saclay  ou d'autres universités.

Cette filière pourra être associée avec profit à une des filières : 
 - Filière IMA : Le traitement de l'image et le traitement du signal partagent de nombreux outils fondamentaux. Les outils de traitement du signal abordés en SPAI viennent naturellement renforcer les méthodes spécifiques d'analyse des images. Les thèmes utiles, abordés en SPAI sont : statistiques, ondelettes, bancs de filtre, compression et transmission de signaux multimédia (images).

 - Filière MACS : La filière SPAI contient des cours de modélisation aléatoire qui apportent un complément très pertinent à la filière MACS : séries chronologiques, statistiques avancées, optimisation en contexte stochastique, filtrage et modèles de Markov cachés.

2e ANNEE (M1)

Les enseignements (192 heures) sont composés 
  - d'UE spécifiques à la filière SPAI sur les données temporelles,
et
  - d'UE communes avec la filière Data Science & Artificial Intelligence (DSAI), sur l'apprentissage statistique et la gestion de données

 

La filière est complétée par certains cours du créneau UE partagées :

• APM_0EL02_TP :  Statistiques  (obligatoire en P1)
• CSC_0EL13_TP  : Databases (recommandée)

	P1	P2	P3	P4
C1	APM_4AI08_TP Statistics : Linear models	APM_4AI10_TP  Machine Learning	APM_4AI03_TP Time series (part 2) -----OU----- APM_4AI09_TP Advanced Statistics -----OU----- APM_4AI12_TP Machine Learning for Text Mining	APM_4AI01_TP Representation of signals
C2	APM_4AI02_TP Time series (part 1)	APM_4AI11_TP Optimization for machine learning	CSC_4AI07_TP Introduction to deep learning	APM_4AI04_TP Speech and audio processing -----OU-----  CSC_4AI05_TP Introduction to multimedia processing and delivery

 

 

3e ANNEE (M2)
En troisième année les étudiants peuvent choisir :

Option interne	- Suivre l'option interne Science de données, composée de 120 heures de cours issus des M2 ci-dessous  et  d'un projet PRIM, complétée par un stage au S2. Le choix des cours dépendra de l'orientation souhaitée : coloration apprentissage statistique et signal, Audio et parole, Multimedia - Suivre l'option interne IA, Intelligence Artificielle en collaboration avec l'ENSTA Paris.
Master M2	Postuler pour un de ces Masters 2 qui incluent un stage : ATSI Automatique et Traitement du Signal et des Images  (Upsay, mention E3A) Data AI Artificial Intelligence (IP Paris) Data Science (IP Paris) MVA, Mathématiques, Vision, Apprentissage (IP Paris) ATIAM, Acoustique, traitement du signal et informatique appliqués à la musique  (Sorbonne Université) BME-Paris, BIM - BioMedical Imaging  (mention BME, Université Paris Cité et Arts et Métiers et PSL)
Formation à l’étranger	Suivre une formation équivalente à l'étranger (contacter le responsable mobilité internationale de la filière)
Autre	Vous pouvez aussi choisir, après la 2e année,  de suivre en 3eA  : un cursus transverse, c'est à dire ouvert quelle que soit la filière choisie en 2e année : cf. options externes du domaine SES une mobilité en France dans une école de l'Institut Mines-Télécom ou de IP Paris.