M2 Intelligence Artificielle

• Comprendre les principes théoriques et pratiques de l’IA générative.
• Étudier les principales familles de modèles génératifs (GANs, VAEs, Diffusion Models, LLMs).
• Savoir appliquer ces modèles à différents domaines (vision, langage, audio, multimodalité).
• Analyser les enjeux liés à l’éthique, la sécurité, la propriété intellectuelle et l’usage responsable.
• Développer une expertise pratique avec des frameworks modernes (PyTorch, TensorFlow,
Hugging Face).
Connaissances préalables recommandées
Probabilités, statistiques, optimisation, algèbre linéaire, Machine Learning, Deep Learning, Python,
bibliothèques ML (NumPy, PyTorch, TensorFlow).

The Artificial Intelligence for Cybersecurity course focuses on the application of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques to address cybersecurity challenges. The course introduces AI-based approaches for threat detection, intrusion detection, malware and phishing detection, network traffic analysis, and data-driven security.
It also covers anti-spam filtering techniques, data privacy and protection, and selected cryptographic techniques used to secure sensitive information. Students will learn how machine learning models can be applied to detect and classify cyberattacks and enhance network security.

Permettre aux étudiants de s’initier aux principales méthodes de recherche, de mener correctement un projet de recherche, et de savoir communiquer les résultats de la recherche.