Descriptif
Chaque projet est réalisé en petit groupe (4 à 5 stagiaires) et vise à explorer un thème en Data, Science des Données et IA présentant plusieurs facettes (e.g. infrastructure, analyse, exploitation, mise en production, droit, business model). Le travail demandé inclut des recherches bibliographiques, des étapes de modélisation, des travaux de développement et d’expérimentation. Ces projets sont proposés et encadrés par des professionnels, un suivi mensuel est aussi assuré par des enseignants-chercheurs. Ce module permet de se former au travail en équipe et à la prise de parole en public par la pratique, qualités indispensables pour mener efficacement de tels projets. Les résultats obtenus prennent la forme d’un rapport écrit, décrivant les approches considérées et les moyens mobilisés, et d’un code open source permettant la reproductibilité du POC produit par le groupe et sont évalués lors de soutenances orales.
effectifs minimal / maximal:
10/60Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Intelligence Artificielle - Expert Data & MLops
Vos modalités d'acquisition :
Rentre dans la moyenne da la période
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle multimodale et autonome
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Méthodes pédagogiques
Projet et OralSupport pédagogique multimédia