Le Web Intelligence (WI) est une nouvelle voie de recherche qui vise à explorer aussi bien les rôles fondamentaux que les impacts pratiques de « l'Intelligence Artificielle » et « des technologies de l'information avancées ». À cet égard, un consortium Web Intelligence a été créé en 2002 dédié à la recherche scientifique et au développement industriel avancé dans le domaine du Web Intelligence.
L’objectif de ce mastère est de former des spécialistes capables d’aborder des activités de recherche et d’ingénierie reliées aux domaines inhérents au Web Intelligence, soit principalement :
Ce mastère propose également d’initier des projets de recherche multi-acteurs (Universités, Centres d’innovation, Technoparks, Banques, etc.) et d’organiser des échanges de coopération avec des universités internationales dans le domaine de recherche du WI.
Ci-dessous l'ensemble des éléments (matières) enseignés dans ce cursus universitaire.
* Cr: Crédit , Coef: Coefficient, Nat: Nature, Rg: Régime d'examen
| Libellé | Cr | Coef | Nat | Rg | Éléments d'enseignements | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Méthodes intelligentes et raisonnement | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Statistique avancées | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Bases de données évoluées | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Management des si évolues | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Formation à la recherche | 4 | 2 | FOND | MX |
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| Optimisation et théorie des jeux | 6 | 3 | OPT | MX |
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| Libellé | Cr | Coef | Nat | Rg | Éléments d'enseignements | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Génie algorithmique | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Pervasive and cloud computing | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Systèmes répartis | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Processus stochastiques | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Formation à la recherche | 4 | 2 | FOND | MX |
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| Data science | 6 | 3 | OPT | MX |
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| Libellé | Cr | Coef | Nat | Rg | Éléments d'enseignements | ||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Web intelligent | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Big data | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Analyse des réseaux sociaux | 6 | 3 | FOND | MX |
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| Systèmes multiagents | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Formation à la recherche | 5 | 2,5 | FOND | MX |
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| Internet of things | 4 | 2 | OPT | MX |
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| Libellé | Cr | Coef | Nat | Rg | Éléments d'enseignements | |||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Projet de fin d'études | 10 | 14,5 | FOND | MX |
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