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    * Maîtrise interdisciplinaire en intelligence artificielle (en ligne)

  Maîtrise interdisciplinaire en intelligence artificielle (en ligne)

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      En bref

        * Grade universitaire offert : Maîtrise interdisciplinaire en intelligence artificielle (MIIA)
        * Options de statut d’inscription : Temps partiel
        * Langue d’enseignement : Anglais
        * Option d’étude (durée prévue du programme) : dans une période de 2 ans
        * Unités scolaires : Faculté de génie, École de conception et d'innovation pédagogique en génie

      Description du programme

      Les programmes de science et génie des systèmes proposent une Maîtrise en ligne interdisciplinaire en intelligence artificielle appliquée.

      Le programme offre aux étudiants qualifiés la possibilité d'étudier à la maîtrise dans un large éventail de domaines qui mettent l'accent sur le travail transdisciplinaire dans le contexte de l'analyse générale des systèmes. L'accent est mis sur l'intelligence artificielle appliquée au développement de compétences analytiques et d'intégration à utiliser dans la résolution de problèmes appliqués complexes qui nécessitent une perspective large.

      Le programme d'études supérieures interdisciplinaire en intelligence artificielle est un programme interdisciplinaire qui s'adresse aux personnes qui s'intéressent à l'analyse et à la modélisation mathématique et informatique de systèmes naturels et artificiels. Il offre aux professionnels des connaissances et des compétences nécessaires à la compréhension, au contrôle, à la prévision, à l'optimisation du comportement dans différents domaines allant du génie et de l'informatique et à la gestion.

      Dans le programme, les étudiants vont:

       1. Développer et démontrer la capacité de communiquer avec et d'intégrer une expertise multidisciplinaire liée à la science des systèmes.
       2. Développer et démontrer sa capacité à diriger, concevoir et gérer de grands systèmes complexes à l'aide d'outils, de techniques et d'applications actuelles et émergentes de l'intelligence artificielle.
       3. Développer des compétences en gestion, technologie, communication, architecture de l'information, science des données et sensibilisation au genre / culture et démontrer la capacité de les appliquer dans la pratique.

      Autres programmes offerts dans la même discipline ou dans une discipline connexe

        * Diplôme d'études supérieures Science des systèmes et génie
        * Maîtrise en science des systèmes et génie (M.Sys.Sc.Eng.)
        * Maîtrise en science et génie des systèmes

      Coût et financement

        * Frais reliés aux études :
            + Le montant estimé des droits universitaires de ce programme est disponible sous la section Financer vos études.
            + Les étudiants internationaux inscrits à un programme d'études en français peuvent bénéficier d'une exonération partielle des droits de scolarité.
        * Pour des renseignements sur les moyens de financer vos études supérieures, veuillez consulter la section Bourses et appui financier.

      Notes

        * Les programmes sont régis par les règlements généraux en vigueur pour les études supérieures de l'Université d'Ottawa.
        * Conformément au règlement de l’Université d’Ottawa, les travaux, les examens, les mémoires, et les thèses peuvent être complétés en français ou en anglais.

      Coordonnées du programme

      Bureau des études supérieures, Faculté de génie
      STE 1024
      800 King Edward Ave.
      Ottawa ON Canada
      K1N 6N5

      Tél. : 613-562-5347
      Téléc. : 613-562-5129
      Courriel : etudesup.genie@uottawa.ca

      Twitter | Faculté de génie
      Facebook | Faculté de génie

      Pour connaître les renseignements à jour concernant les dates limites, les tests de langues et autres exigences d'admission, consultez la page des exigences particulières.

      Pour être admissible, vous devez :

        * Être titulaire d’un baccalauréat spécialisé dans un domaine connexe avec une moyenne minimale de 70 % (B).
        * Des cours de premier cycle en probabilités, algèbre linéaire, équations différentielles et programmation informatique sont des préalables aux cours de base du programme.
        * Un minimum de 2 ans d'expérience et une bonne maîtrise de l'anglais sont requis.
        * Les étudiants sont responsables d'avoir leurs propres ordinateurs et une connexion haut débit à Internet suffisante pour la vidéoconférence.

      Exigences linguistiques

      La plupart des cours sont offerts en anglais, langue internationale des technologies de l'information de pointe. Le programme fournira un environnement propice aux étudiants francophones afin qu'ils développent des compétences professionnelles en anglais technique à leur propre rythme. Toutefois, les étudiants ont le droit, conformément aux règles de l'Université en matière de bilinguisme (règlement académique I-2), de faire tous leurs travaux, y compris leur thèse, dans la langue officielle de leur choix (français ou anglais). Il y a des professeurs et des conseillers entièrement bilingues qui peuvent appuyer les étudiants en français.

      Les candidats dont la langue maternelle n'est ni le français ni l'anglais doivent fournir une preuve de leurs compétences dans la langue d'enseignement selon l'une des deux exigences suivantes ou l'un des tests de langues ci-dessous.

        * Attestation de réussite, au cours des cinq dernières années, d'un programme menant à un diplôme dans une université de langue anglaise.
        * Attestation d'un séjour prolongé récent et de l'exercice d'une profession dans un pays anglophone (normalement pendant une période d'au moins quatre ans au cours des six dernières années).

      Tests de langue reconnus par l'Université d'Ottawa :

        * Score minimum TOEFL de 600 (sur papier) avec un score minimum de 50 à l'écrit et de 50 à l'oral ou un score minimum de 100 (basé sur Internet) ;
        * Score minimum 7 de l'IELTS pour 3 des 4 tests (lecture, écoute, écriture, expression orale) et un score minimum de 6 au quatrième test ;
        * Un score d'au moins 14 sur CANTEST, sans score individuel au test inférieur à 4,0, ainsi qu'un score minimum de 4,5 à la composante orale du test.

      Remarque :

        * Les candidats sont responsables des frais associés aux tests de langue.
        * Les résultats aux tests ne peuvent être supérieurs à deux ans à compter du 1er septembre de l'année d'entrée potentielle dans le programme.

      Notes

        * Les conditions d'admission décrites ci-dessus représentent des exigences minimales et ne garantissent pas l'admission au programme.
        * Les admissions sont régies par les règlements généraux en vigueur pour les études supérieures.

      Maîtrise

      Pour recevoir la Maîtrise en ligne interdisciplinaire en intelligence artificielle appliquée, un étudiant inscrit au programme doit réussir 30 crédits de cours académiques: 12 crédits de cours obligatoires et 18 crédits de cours optionnels.

      Les exigences de ce programme ont été modifiées. Les exigences antérieures peuvent être consultées dans les annuaires 2025-2026.

      Les exigences à remplir sont les suivantes :

      Course List
        Code                                                                Title                                             crédits  
        Cours obligatoires                                                                                                  
        DTO 5310                                                            Ethics for Design, AI and Robotics                3 crédits
        MIA 5100                                                            Foundations and Applications of Machine Learning  3 crédits
        MIA 5126                                                            Essential Concepts in Data Science                3 crédits
        MIA 5130                                                            System optimization and management                3 crédits
        18 crédits de cours optionnels parmi la liste des cours optionnels  18 crédits                                      
        

        Liste de cours optionnels

        Course List
          Code      Title                                                          crédits  
          DTO 5150  Topics in Digital Transformation and Innovation                3 crédits
          DTO 6106  User Research and User Experience Principles and Practice      3 crédits
          DTO 6107  Interaction Design and Design Thinking                         3 crédits
          DTO 7103  Visual Literacy and User Experience Design Principles          3 crédits
          MEM 5111  Creativity and Innovation                                      3 crédits
          MEM 5119  Managing complexities in projects and programs                 3 crédits
          MEM 5120  Product Development and Management                             3 crédits
          MEM 5121  Taguchi Methods for Engineering R D                            3 crédits
          MEM 5122  Operational Excellence and Lean Six Sigma                      3 crédits
          MEM 5150  Topics in Engineering Management                               3 crédits
          MEM 5265  Business Intelligence and Performance Management               3 crédits
          MEM 5280  Principles of Operations Management                            3 crédits
          MEM 5300  Data Mining for Business Analytics                             3 crédits
          MEM 6100  Initiation and Design of Complex Projects and Programs         3 crédits
          MEM 6281  Supply Chain Management                                        3 crédits
          MEM 6285  Risk Management and Delivery of Complex Projects and Programs  3 crédits
          MEM 6287  Advanced Data Analytics                                        3 crédits
          MIA 5150  Topics in Interdisciplinary Artificial Intelligence            3 crédits
          MIA 5310  Fundamentals of Cybersecurity                                  3 crédits
          MIA 6160  Cyber Security Strategy, Architecture and Governance           3 crédits
          MIA 6360  Artificial Intelligence and Cybersecurity                      3 crédits
          

          La recherche à l’Université d’Ottawa

          Située au cœur de la capitale du Canada, à quelques pas de la colline du Parlement, l’Université d’Ottawa se classe parmi les 10 meilleures universités de recherche au Canada. Notre recherche est fondée sur l’excellence, la pertinence et l’impact et s'effectue dans un esprit d'équité, de diversité et d'inclusion.

          Notre communauté de recherche se développe dans quatre axes stratégiques :

            * Créer un environnement durable,
            * Promouvoir des sociétés justes,
            * Façonner le monde numérique
            * Favoriser santé et bien-être tout au long de la vie.

          Qu'il s'agisse de faire progresser les solutions en matière de soins de santé ou de relever des défis mondiaux comme les changements climatiques, les chercheurs de l'Université d'Ottawa sont à l'avant-garde de l'innovation et apportent des contributions importantes à la société et au-delà.

          La recherche à la Faculté de génie

          Principaux domaines de recherche :

            * Génie chimique et biologique
            * Génie civil
            * Science informatique et génie électrique
            * Génie mécanique

          Pour d’autres informations, veuillez consulter la liste des membres du corps professoral et leurs domaines de recherche sur Uniweb.

          IMPORTANT : Les candidats et les étudiants à la recherche de professeurs pour superviser leur thèse ou leur projet de recherche peuvent aussi consulter le site Web de la faculté ou du département du programme de leur choix. La plateforme Uniweb n’est pas représentative de l’ensemble du corps professoral autorisé à diriger des projets de recherche à l’Université d’Ottawa.

              MIA 5100 Foundations and Applications of Machine Learning (3 units)

              The capabilities and limitations of machine learning; problem formulation; supervised and unsupervised learning techniques; deploying, monitoring, and evaluating machine learning models; storytelling and assessing the results of learning; current advances in application areas such as business, law, arts, social sciences and education. Recommended prerequisite: Aptitude for analytics. Although no specific programming background is required, students should be comfortable with computing technologies.

              Course Component: Lecture

              Courses CSI 5155, ELG 5255, IAI 5100, IAI 5101, MIA 5100, SYS 5185 cannot be combined for units.

              MIA 5110 Foundations of modeling and simulation (3 units)

              Fundamental aspects of systems modelling and the simulation process. Elements of continuous system simulation. Issues relating to the numerical solution of ordinary differential equations. Elements of discrete event simulation Generation of random numbers and variates. Simulation validation and quality assurance. Introduction to simulation languages.

              Course Component: Lecture

              The following courses are recommended as prerequisites: CSI 1100, MAT 2341, (MAT 2324 or MAT 2331), MAT 2371, STA 2100.

              MIA 5126 Essential Concepts in Data Science (3 units)

              An introduction to the foundations of data science using a case study approach; overview of the data science process: types of tasks and models, data manipulation, exploratory data analysis, data summarization and data visualization; predictive modeling, descriptive modeling; reporting and deployment.

              Course Component: Lecture

              The courses MIA 5126,CSI 4142, DTI 5125, DTI 5126, MAT 4373 cannot be combined for units.

              MIA 5130 System optimization and management (3 units)

              Analysis of user requirements and model design. Data mining. Use of optimization software. Systems thinking and its application to economic systems and hierarchical systems. Applications to economic systems simulation, modeling, optimization and management.

              Course Component: Lecture

              The following courses are recommended as prerequisites: CSI 1100, MAT 2341, (MAT 2324 or MAT 2331), MAT 2371, STA 2100.

              MIA 5150 Topics in Interdisciplinary Artificial Intelligence (3 units)

              Recent and advanced topics in the field of Interdisciplinary Artificial Intelligence and its related areas. Topics vary from year to year.

              Course Component: Lecture

              MIA 5310 Fundamentals of Cybersecurity (3 units)

              Security policies. Security mechanisms. Security awareness. User authentication. Applied Encryption. External and internal firewalls. Intrusion Detection, Security of operating systems, databases and software. Security of Web applications. Design of security system and components. Devices for security analysis: sniffers, attack detectors. Ethical issues in computer security.

              Course Component: Lecture

              The courses CSI 4139, CEG 4799, SEC 5100 cannot be combined for units. It is recommended to have courses or practical experience equivalent to one of the following courses : CSI 3140, SEG 3102, CEG 3185.

              MIA 6160 Cyber Security Strategy, Architecture and Governance (3 units)

              Cyber security planning principles, processes and practices. Cyber security program and risk frameworks. Threat actor profiles and motivations. Cyber risk assessment. Technical, managerial and human behavioural factors in cyber security. Security architecture and controls. Cyber threat intelligence. Case studies in cyber security crisis management.

              Course Component: Lecture

              The courses MIA 6160, DTI 6160 cannot be combined for units.

              MIA 6360 Artificial Intelligence and Cybersecurity (3 units)

              AI for threat intelligence and situational awareness. AI techniques for enhancing cybersecurity defenses, including performance analysis with respect to organizational goals. AI-enabled security solutions. Adversarial machine learning and countermeasures. AI-based evasion techniques to bypass traditional defense mechanisms. Threat modelling and risk assessment specific to AI-based systems. Monitoring and defending against adversarial attacks in AI systems. Ethical considerations in the design and deployment of AI systems. Practical implementations in developing AI-based cybersecurity solutions and evaluating their effectiveness.

              Course Component: Lecture

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        Communiquez avec nous

            Études de premier cycle

            Pour obtenir plus d’informations concernant les études de premier cycle à l’Université d’Ottawa, veuillez vous adresser à votre faculté.

            Études supérieures et postdoctorales

            Pour obtenir plus d’informations concernant les études supérieures à l’Université d’Ottawa, veuillez vous adresser à votre unité scolaire.

          Contacts

            * Général
              613-562-5700 call
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          * 
          * 
          * 
          * 
          * Protection de la vie privée
          * Carrefour accessibilité
          * Commentaires sur le site Web
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