Intelligence Artificialle après parcours généraliste

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Re: Intelligence Artificialle après parcours généraliste

Message par Futimi » 04 juil. 2019 14:12

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 :)

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