Intelligence Artificialle après parcours généraliste
Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste
Je pense que Paris-Saclay va devenir rapidement une marque plus connue que l'X, sauf dans les secteurs historiquement reliés à l'X (la finance à la City notamment). Pas immédiatement, mais d'ici dix ans ça peut être le cas, surtout si PS continue de bien faire du forcing pour que tous les M2/PhD soient estampillés avec un "PS" écrit en gros dessus. (Ce qui est une bonne stratégie en soi.)
Chaque vénérable chêne a commencé par être un modeste gland. Si on a pensé à lui pisser dessus.
Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste
PS risque de perdre pas mal de bons masters avec le projet "NewUni" non ? Dans les "bons masters" qui resteraient car associés à ce qui reste de PS je vois au premier coup d'oeil le SAR et le MVAsiro a écrit : ↑22 janv. 2018 00:25Je pense que Paris-Saclay va devenir rapidement une marque plus connue que l'X, sauf dans les secteurs historiquement reliés à l'X (la finance à la City notamment). Pas immédiatement, mais d'ici dix ans ça peut être le cas, surtout si PS continue de bien faire du forcing pour que tous les M2/PhD soient estampillés avec un "PS" écrit en gros dessus. (Ce qui est une bonne stratégie en soi.)
ENS Cachan - EEA
Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste
Suite (et fin ?) : Finalement j'ai bien été accepté au master AIC, auquel je compte aller ! J'espère avoir fait le bon choix
Merci à toutes les personnes qui m'ont guidé tout au long de ce fil
Merci à toutes les personnes qui m'ont guidé tout au long de ce fil
Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste
Maintenant qu'il y a l'IPP ...siro a écrit : ↑22 janv. 2018 00:25Je pense que Paris-Saclay va devenir rapidement une marque plus connue que l'X, sauf dans les secteurs historiquement reliés à l'X (la finance à la City notamment). Pas immédiatement, mais d'ici dix ans ça peut être le cas, surtout si PS continue de bien faire du forcing pour que tous les M2/PhD soient estampillés avec un "PS" écrit en gros dessus. (Ce qui est une bonne stratégie en soi.)
MVA
Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste
Hello,
Voici un petit retour de ma part
Concernant la différence avec d'autres masters, je ne peux pas être objectif n'ayant suivi que AIC ... Tout ce que je peux dire c'est que tous les masters ont leurs spécificités, certains sont plus centrés big data, d'autres robotique et AIC est vraiment centré sur la machine learning (c'est ce qui m'avait fait retenir ce master à l'origine, étant le domaine qui m'intéresse). En ce sens, le programme est assez proche de celui du MVA, mais le MVA rentre probablement plus dans les détails en ce qui concerne les théories mathématiques (quoique certaines option d'AIC sont tout de même assez hard en maths, je pense à modèles graphiques notamment).
Concernant les étudiants du master, dans ma promo c'était quelque chose comme ça :
- 50% des étudiants faisaient AIC en parallèle à leur dernière année d'école (principalement de l'ENSTA, Télécom Paris, CentraleSupélec et de l'ENSIIE car ces écoles ont un partenariat avec AIC)
- 25% des étudiants faisaient AIC suite à un M1 (université parisiennes principalement ou étranger)
- 25% des étudiants avaient déjà validés un M2/diplôme d'ingénieur et faisaient AIC en re-spécialisation ou dans la continuité de leurs études
Concernant les débouchés du master, je ne peux pas en parler puisque la plupart des étudiants sont encore en stage. Je peux juste dire qu'il y a environ un tiers des étudiants qui souhaient continuer en doctorat. En ce qui concerne les stages dans ma promo, c'est vraiment très varié : stages théoriques en labo académiques, stages ingénieurs dans l'industrie, data scientist dans des grandes entreprises ou des start-up ...
Concernant la différence IPP / UPSaclay : le master reste bien à UPSaclay.
Voici un petit résumé des avantages/défauts d'AIC de mon point de vue :
Avantages :
- Master très centré sur l'IA/Machine Learning;
- La moitié des cours suivis sont au choix de l'étudiant;
- Cours de qualité (très peu de cours pipeaux !);
- Juste milieu entre théorie (lectures d'articles de recherche) et pratique (implémentation d'algorithmes);
- Pas besoin de très grandes connaissances en ML à l'entrée du master (mais le niveau des cours monte vite);
Défauts :
- Emploi du temps parfois très chargé (les projets à rendre peuvent s'accumuler);
- Localisation (j'ai continué de vivre à Paris et cela fait pas mal de trajets tout de même);
- Locaux moyens;
- Le nom du master n'est pas encore connu partout (il l'est néanmoins dans la plupart de labos de recherche d'IdF);
En espérant que cela puisse aider teslablur
Voici un petit retour de ma part
Concernant la différence avec d'autres masters, je ne peux pas être objectif n'ayant suivi que AIC ... Tout ce que je peux dire c'est que tous les masters ont leurs spécificités, certains sont plus centrés big data, d'autres robotique et AIC est vraiment centré sur la machine learning (c'est ce qui m'avait fait retenir ce master à l'origine, étant le domaine qui m'intéresse). En ce sens, le programme est assez proche de celui du MVA, mais le MVA rentre probablement plus dans les détails en ce qui concerne les théories mathématiques (quoique certaines option d'AIC sont tout de même assez hard en maths, je pense à modèles graphiques notamment).
Concernant les étudiants du master, dans ma promo c'était quelque chose comme ça :
- 50% des étudiants faisaient AIC en parallèle à leur dernière année d'école (principalement de l'ENSTA, Télécom Paris, CentraleSupélec et de l'ENSIIE car ces écoles ont un partenariat avec AIC)
- 25% des étudiants faisaient AIC suite à un M1 (université parisiennes principalement ou étranger)
- 25% des étudiants avaient déjà validés un M2/diplôme d'ingénieur et faisaient AIC en re-spécialisation ou dans la continuité de leurs études
Concernant les débouchés du master, je ne peux pas en parler puisque la plupart des étudiants sont encore en stage. Je peux juste dire qu'il y a environ un tiers des étudiants qui souhaient continuer en doctorat. En ce qui concerne les stages dans ma promo, c'est vraiment très varié : stages théoriques en labo académiques, stages ingénieurs dans l'industrie, data scientist dans des grandes entreprises ou des start-up ...
Concernant la différence IPP / UPSaclay : le master reste bien à UPSaclay.
Voici un petit résumé des avantages/défauts d'AIC de mon point de vue :
Avantages :
- Master très centré sur l'IA/Machine Learning;
- La moitié des cours suivis sont au choix de l'étudiant;
- Cours de qualité (très peu de cours pipeaux !);
- Juste milieu entre théorie (lectures d'articles de recherche) et pratique (implémentation d'algorithmes);
- Pas besoin de très grandes connaissances en ML à l'entrée du master (mais le niveau des cours monte vite);
Défauts :
- Emploi du temps parfois très chargé (les projets à rendre peuvent s'accumuler);
- Localisation (j'ai continué de vivre à Paris et cela fait pas mal de trajets tout de même);
- Locaux moyens;
- Le nom du master n'est pas encore connu partout (il l'est néanmoins dans la plupart de labos de recherche d'IdF);
En espérant que cela puisse aider teslablur