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Établissement
Formation(s)
Etape de formation
Master 2 Data & Intelligence Artificielle, 2023-2024, S4
Crédits ECTS
60.00
Coefficient
27
| Cours | Période | Etablissement | Prof. responsable | Coef. | Crédits | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Master 2 Data & Intelligence Artificielle, 2023-2024, S4 | - | 0.00 | |||
| 2 | Semestre 4 | - | 30.00 | |||
| 3 | UE Transversales 4 | 6,00 | 9.00 | |||
| Soft Skills | S4 | EDN | 3,00 | 3.00 | ||
| Conduite du changement | S4 | EDN | 3,00 | 3.00 | ||
| 4 | UE Professionnalisation 2 | 5,00 | 5.00 | |||
| Mémoire | S4 | FGES MASTERS | 2,00 | 2.00 | ||
| Evaluation de la période en entreprise | S4 | FGES MASTERS | 2,00 | 2.00 | ||
| Synthèse Professionnelle | S4 | FGES MASTERS | 1,00 | 1.00 | ||
| 5 | UE Data | 8,00 | 8.00 | |||
| Ethique | S4 | EDN | 2,00 | 2.00 | ||
| People analytics | S4 | EDN | 2,00 | 2.00 | ||
| API & Cloud for Data Business | S4 | EDN | Guillaume CHERVET, Guillaume THOMAS | 4,00 | 4.00 | |
| 6 | UE Deep Tech | 8,00 | 8.00 | |||
| Advanced Topics | S4 | EDN | Henry PEYRET | 1,00 | 1.00 | |
| Apprentissage par renforcement | S4 | EDN | Abir KARAMI | 3,00 | 3.00 | |
| Deep Learning | S4 | EDN | 4,00 | 4.00 | ||
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