Master en Apprentissage
Traitement automatique des langues
| Fiche RNCP | 27905 |
| Domaine(s) | |
| Recrutement | |
| Réussite |
100 %
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| Lieu de Formation | |
| Contact Pédagogique | 03 72 74 16 21
maxime.amblard [at] univ-lorraine.fr |
| Infos Apprentissage | Contactez-nous |
A la frontière de l’informatique des mathématiques, de la linguistique et de l’intelligence artificielle, le traitement automatique des langues est un domaine scientifique en pleine expansion, à forts débouchés dans l’industrie, la recherche, l’enseignement, ...
Avec l’explosion des données numériques, la formation d’ingénieurs et de chercheurs capables de les valoriser est devenue en enjeu majeur pour l’avenir, tant en termes d’opportunités commerciales que de bouleversement sociopolitiques.
Étudier le TAL, c’est étudier la linguistique, l’informatique, l’intelligence artificielle, les méthodes formelle de raisonnement, les sciences humaines et sociales, ...
Métiers/Insertion
Métiers/Insertion
Research scientists.
NLP Data scientist.
Technical Lead.
Developper.
AI Engineer, Software Engineer, Speech Engineer, Language Engineer.
Software Architect.
Natural Language Understanding.
NLU Lead.
Consultant en Linguistique.
Compétences
Compétences
Modéliser et formaliser un problème.
Construire des ressources adaptées aux problèmes de l’IA.
Analyser et synthétiser des données en vue de leur exploitation.
Expliquer et documenter la mise en œuvre d’une solution informatique.
Développer des applications d’acquisition et de traitements de données.
Définir une architecture d’apprentissage en fonction d’une tâche.
Créer des solutions d’IA.
Situer une problématique ou une application dans le champ des données langagières.
Articuler des solutions sur le traitement de la parole, du texte et de la connaissance.
Produire de la documentation scientifique.
- Présenter des solutions complexes.
Public concerné
Public concerné
LICENCE : étudiants titulaires d’une licence Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales, ou entrée sur dossier pour les autres étudiants ayant validés une licence compatible.
Enseignements
Enseignements
Master 1 (506h)
Probabilités, statistiques et algorithmes pour l’intelligence artificielle
Conception et acquisition de corpus (corpus pour l’écrit, corpus pour l’oral)
Génie logiciel (conception et développement, analyse fonctionnelle et cahier des charges, gestion de projets)
Bases linguistiques pour le TAL 1 (méthodes pour le TAL, phonétique, morphologie)
Projet et cours de langue (projet transverse, français, anglais)
Apprentissage automatique et web sémantique
Outils formels (logique, langage formels, calculabilité et complexité)
Traitement des données (stockage et récupération de données, analyse de données)
Bases linguistique pour le TAL 2 (unité lexicale et phraséologie, sémantique, syntaxe : dépendance et phrase-structure)
Projet et langue (communication scientifique, projet tutoré, français, anglais)
Master 2 (312h)
Apprentissage profond et fouille de données (réseaux de neurones, fouille de données, systèmes intelligents et de recommandation)
Traitement de l’écrit et de l’oral - Terminologies et ontologies
Traitement des textes et du discours (applications aux textes, sémantique computationnelle, discours et modèle de discours)
Lexiques et grammaire pour le TAL (lexicologie diachonique et synchronique, ressources lexicales, modèles syntaxiques)
Projet et cours de langues (semaine de démarrage et remédiation, projet logiciel, droit et éthique des données, méthodes bibliographiques, insertion en entreprises, français, anglais)