MATI C1 - Concepts, enjeux et transdisciplinarité

  • Cours (CM) 4h
  • Cours intégrés (CI) 20h
  • Travaux dirigés (TD) -
  • Travaux pratiques (TP) 4h
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Description du contenu de l'enseignement

  • Principaux défis et enjeux
  • Les principaux paradigmes des données et des traitements
  • Vision transdisciplinaire (séminaires, présentation des projets)

Compétences à acquérir

Objectifs en termes de connaissances
Connaître le paysage général -transdisciplinaire- et le vocabulaire de la science des données
Objectifs en termes de compétences
Comprendre les enjeux sociétaux de la science des données
Comprendre les enjeux et les limites de l'utilisation de l'IA

Contact

UFR de mathématique et d'informatique

7, rue René Descartes
67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200

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Catalogue des UE optionnelles du master Approche interdisciplinaire en science des données (AISD)