MAÎTRISE EN IA : BÂTIR L’ÉCOSYSTÈME ONTARIEN DE L’IA

Anglais

L’Institut Vector bâtit une main-d’œuvre en intelligence artificielle (IA) afin de stimuler la compétitivité des entreprises et laboratoires basés en Ontario et de renforcer la position de l’Ontario à titre de destination mondiale en matière d’IA. La bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle, évaluée à 17 500 $, contribue à attirer la crème des étudiants dans des programmes de maîtrise en lien avec l’IA en Ontario. L’Ontario compte actuellement plus de 20 programmes de maîtrise reconnus par l’Institut Vector qui permettent aux diplômés d’acquérir les aptitudes et compétences recherchées par l’industrie. Ces programmes incluent des programmes nouveaux et élargis dans des domaines techniques essentiels et complémentaires, par exemple les domaines des affaires et de la santé. En offrant à un nombre croissant d’étudiants et de diplômés un perfectionnement professionnel significatif et en les reliant à des possibilités de carrières et stages attrayants au moyen du pôle de talents numériques Vector, l’Institut Vector permet à l’Ontario de montrer le chemin en matière d’adoption de l’IA.

BOURSE DE L’INSTITUT VECTEUR EN INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Mise à jour concernant le concours de bourses 2020-2021

La période des mises en candidature pour les bourses de l’Institut Vector en intelligence artificielle (2020-2021) est maintenant terminée, et toutes les décisions ont été communiquées à tous les candidats ainsi qu’aux administrateurs des programmes et universités. Les bourses sont conditionnelles à l’inscription à temps plein des étudiants au programme de maîtrise mentionné, et les candidats retenus doivent répondre à l’Institut Vector d’ici au 8 mai 2020 pour confirmer leur acceptation de la bourse.

La bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle favorise le recrutement des meilleurs étudiants dans des programmes de maîtrise en lien avec l’IA en Ontario. Évaluées à 17 500 $ pour une année d’études à temps plein dans une université ontarienne, ces bourses d’entrée basées sur le mérite récompensent des candidats exceptionnels inscrits à un programme de maîtrise reconnu par l’Institut Vector ou qui suivent un parcours d’études personnalisé manifestement axé sur l’IA. Les étudiants de programmes techniques essentiels et de domaines complémentaires comme les affaires et la santé sont admissibles.

Il s’agit de la troisième cohorte du programme de bourses basées sur le mérite de l’Institut Vector, lancé en 2018 pour souligner le talent en IA en Ontario. Durant ce cycle, nous avons connu une augmentation de 50 % du nombre de mises en candidature pour la bourse, et 14 nouveaux programmes ont proposé des candidats. L’institut Vector est ravi de l’augmentation du nombre d’étudiants qui suivent des programmes de maîtrise en lien avec l’IA dans la province, et emballé d’attribuer ces bourses à l’élite des étudiants de cette année. Vous trouverez ici une liste officielle des récipiendaires des bourses 2020-2021.

Nous ferons connaître les dates et échéanciers importants pour le concours de bourses 2021-2022 de l’Institut Vector d’ici septembre 2020.

Récipiendaires de bourses par établissement :

Récipiendaires 2020-2021
University
Program Name
Génie électrique et informatique  Kyrollos, Daniel
Maîtrise en sciences informatiques
Baxi, Manmeet
Kaspour, Shamisa
Liu, Weiting
Singhal, Aditya
Swerhun, Mekaal
Maîtrise en sciences informatiques Fathi, Kiavash
Maîtrise en physique appliquée
Filipovich, Matthew
MASc in ECE
Beitollahi, Mahdi
Gasca Cervantes, Eduardo
Greisman, Austin
Gupta, Divij
Lau, Clinton
Obadinma, Stephen
Zhao, Jianxiang
MASc in Mathematics and Engineering
GRONOWSKI, ADAM
Master of Management Analytics
Natarajan, Janani
Arora, Gurkanwal
Lei, Gavin
Raza, Mohammad
Syed Rahmathulla, Wafiq
Wu, Ruihan
MSc in Computer Science
Ansari, Minhaj
Everitt, Brittaney
Scott, Katy
Stuart, Duncan
Su, Zitong
Theriault, Rachel
MASC.ENGG+AI
El-Shawa, Sara
Salem, Mahmoud
Master’s of Information Technology Security Ahmed, Farhan
Master of Applied Science in Electrical and Computer Engineering
Zhang, Han
Master’s in Computer Science
Mvula, Paul
Nazari, Ehsan
Health Services Research
Nedadur, Rashmi
MASc in Aerospace Studies
Lu, Shichen
Nadeau, Philippe
Qian, Jingxing
Wu, Yuchen
Yuan, Zhaocong
MASc in ECE
de Souza Severo, Daniel
Jia, Hengrui
MASc in Mechanical & Industrial Engineering
Xu, Meng (Katie)
Master of Management Analytics
Donovan, John Connor (Connor)
El Mellouki, Zineb
Ji, Yuan
Moon, So Hyun (Stella)
So Hyun (Stella), Sidharth
Puccini, Aaryn
Wisco, Asia
Zegamistrz, Marcin
Zizek, William (Bill)
MSc Health Informatics
Keenan, Charles
Lin, Charis
Wang, Yi Li
MSc in Applied Computing
Arivazhagan, Manoj Ghuhan
Bhattacharjee, Sourav
Brock, Stephen
Ellis, Jack
Feng, Feng
Guo, Yijie
Landsman, Landsman
Liu, Shanning
Ngo, William
Roy, Subhayan
Zhao, Luxi
MSc in Computer Science
El Sanyoura, Lana
Hao, Siqi
Mansouri, Farnam
MASc in ECE
MohammadMahdi, Naseri
MASc in Systems Design Engineering
Hemmatirad, Kimia
Master of Data Science and Artificial Intelligence
Melgarejo Lermas, Irene
MMath in Computer Science
Alagappan, Solaiappan
Herman, Daniel
VanBerlo, Blake
Master of Science in Computer Science- Artificial Intelligence [with/without Co-Operative Education]
Gautam, Vishakha
Hora, Sheena
Jouyandeh, Farzaneh
Patel, Himanshu
Roy, Shuvendu
Master of Data Analytics
El Rachidi, Firas
Joseph, Pauline
MSc in Computer Science
Keyes, Andrew
Wang, Wei
Younesi, Mohammad
Zhang, Qinggang
Master of Business Analytics (MBAN) Cong, Chang
Master of Management in Artificial Intelligence (MMAI)
Haji Seyed Hassani, Amir
Luhm Silva, Ricardo
Sterling, Brigid
MSc in Computer Science
Meka, Bhargavi
Sy, Steniel
Ye, Isaac

 

Récipiendaires 2019-2020
Université
Programme Nom
Informatique Nokhbeh Zaeem, Mohammad
Économie Foroutan, Frohan
Informatique (spécialisation pluridisciplinaire en IA) Foxcroft, Jeremy
Ingénierie (spécialisation pluridisciplinaire en IA)
Allam, Abdelrahman
Bauman, Valerie
Shekhar, Shashank
Informatique
Emu, Mahzabeen
Heydrich, Tim
Kamal, Farjana
Zhang, Shengyi
Informatique et ingénierie White, Lindsay
Génie électrique et informatique 
Dai, Linhui
Scott, Ryan
Informatique
Fernandes, Johan
Larocque, William
Li, Wei
Templeton, Julian
Wang, Ning
Informatique
Jiang, Bote
Kaczmarek, Emily
Génie électrique et informatique Babaei, Hossein
Gestion (intelligence artificielle)
Banh, Alexander
Jones, Kyle
Sehdev, Amrit
Singh, Gunpreet
Skingle, Brendan
Smith, Mark
Wang, Jiaxi (Nicky)
Science des données et analytique
Anumanchineni, Harish
Malika, Garima
Patel, Kshirabadhi
Sciences aérospatiales et ingénierie
Bianchi, Mollie
Grover, Abhinav
Informatique appliquée
Habib, Faisal
Kumar, Shakti
Le, Huu Uyen Phuong
Nanderian, Pantea
Parker, Jerrod
Saha, Rohit
Wei, Lixiang
Génie biomédical Sabo, Andrea
Informatique
Bharadwaj, Homanga
Cao, Tianshi
Cheung, Christina
Li, Andrew
Qiu, Han Jie
Wu, Qiongsi
Informatique de la santé
DeWit, Michael
Perron, Rachelle
Shen, An-Qi
Wang, Jianmin (Jamie)
Génie mécanique et industriel
Pogacar, Frances
Yang, Hojin
Analytique de gestion
Bani, Denisa
He, Xichen
Priya, Varshini G
Resnick, Adam
Informatique Duan, Haonan
Science des données
McCorriston, Melissa
Sundrelingam, Vaakesan
Génie électrique et informatique Guo, Xinyu
Conception des systèmes
Adnan, Mohammed
Rasoolijaberi, Maral
Spécialisation pluridisciplinaire en IA
Tayeh, Tareq
Wang, Huanchi
Analytique des données
Bhasin, Deepanshu
Popli, Simran
Wen, Yizhe
Yerubandi, Dhanusha
Analytique d’affaires
Kur, Daniel
Palangat, Revthi Jayarajan
Informatique Kaur, Jasmeet
Récipiendaires 2018-2019
Université
Programme Nom
Génie biomédical (spécialisation en science des données) Fernandes, Alexander
Informatique
Tassone, Joseph
Yan, Peizi
Informatique (IA)
Gerolami, Justin
Lam, Jason Tzu-Kei
Génie électrique et informatique
Edraki, Amin
Elsherbiny, Habiba
Mahdy, Basma
Mohammadalizadehbakhtevari, Pedram
Yang, Xiaoyu
Gestion (intelligence artificielle)
Burns, Levi
Fotak, Meghan
Hennick, Tyler
Sopik, Victoria
Yee, Brian
Informatique (spécialisation en IA)
Kazmi, Arslan
Sun, Wanrong
Ingénierie (spécialisation en IA)
Szentimrey, Hannah
Tahsien, Syeda Manjia
Informatique Stahlke, Samantha
Informatique (IA)
Lucaci, Diana
Meihong, Chen
Yuan, Gao
Sciences aérospatiales et ingénierie
Dong, Ke
Hall, Adam
Samavi, Sepehr
Wong, Jeremy
Informatique appliquée
Bhaskara, Subrahmanya Vineeth
Desai, Sneha
Gou, Stephen
Huang, Gary
Murali, Ranjani
Qie, Chenzi
Wang, Shirly
Informatique
Gao, Jun
Grewal, Karan Raj Singh
Hossain, Safwan
Ling, Huan
McLean, Carson
Roewer-Despres, Francois
Skreta, Marta
Wen, Ethan
Yasodhara, Angeline
Young, Adamo
Yu, Geoffrey
Génie électrique et informatique
Emara, Salma Shukry
Fu, Yan
Tan, Xiaodan
Génie mécanique et industriel
Crowson, Mathew
Dworakowski, Daniel
Statistique
Kogan, Ilan
Veitch, David
Analytique de gestion
Liu , Zhengyuan
Liu, Ziyue
Mielnik, Dominique
Rowe, Matthew
Wang, Ariel
Informatique
Wang, Houze
Wu, KaiWen
Statistique (spécialisation en science des données)
Bender, Travis
Li, Aileen
Génie de conception des systèmes Dulhanty, Christopher
Analytique d’affaires
Chen, Dezhong
Morton, Evan
Informatique (IA) Rajshree, Daulatabad

Pleins feux sur les récipiendaires de bourses :

Chris Dulhanty
Récipiendaire 2018-2019 de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle
Université de Waterloo, M. Sc. A. (sciences en génie de conception des systèmes)
Diplôme précédent : B. Ing. (génie biomédical) (Université de Guelph)

Retombées de ma recherche : Mes recherches sont axées sur les conséquences sociales de l’intelligence artificielle avec des projets portant sur l’évaluation d’ensembles de données d’entraînement pour vérifier la présence de biais représentationnel, l’évaluation d’ensembles de données de référence pour vérifier la présence de biais d’évaluation et sur les conséquences de la reconnaissance faciale pour l’équité et la protection de la vie privée.

Jun Gao
Récipiendaire 2018-2019 de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle
Université de Toronto, M. Sc. (informatique)
Diplôme précédent : B. Sc. (informatique) (Université de Pékin)

Sur quoi travaillez-vous en ce moment ? En 2019, mes travaux ont été publiés dans le cadre de trois congrès différents : CVPR sur la segmentation interactive d’objet, ICLR sur l’analyse des représentations dans la modélisation du langage et NeurIPS sur l’interprétation différentiable et l’apprentissage de la création de formes 3D à partir d’images 2D. Mon objectif est d’avoir accès à tous les congrès sur la vision artificielle, y compris ECCV et ICCV, au cours de la prochaine année. Je travaille également à temps partiel à titre de stagiaire chez NVIDIA, où je me familiarise avec les graphiques, le 3D et l’IA dans ce domaine.

Diana Lucaci
Récipiendaire 2018-2019 de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle
Université d’Ottawa, M. Sc. (informatique), concentration IA appliquée
Diplôme précédent : B. Sc. (informatique) (Alexandru Ioan Cuza University of Iasi)

Retombées de ma recherche : Ma thèse portera sur le caractère explicable des algorithmes de TLN. Nous ne devons pas perdre de vue le caractère applicable de la recherche dans l’industrie et nous devons travailler à éliminer l’écart entre la recherche pure et des applications précises. Ma thèse a le potentiel de toucher à un très grand nombre d’applications de l’industrie, y compris le domaine médical, lorsque les agents d’IA soutiennent le processus décisionnel pour les spécialistes et les médecins.

Maral Rasoolijaberi
Récipiendaire 2019-2020 de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle
Université de Waterloo, M. Sc. A. (sciences en génie de conception des systèmes)
Diplôme précédent : B. Sc. A. (génie électrique, électronique et des communications) (Amirkabir University of Technology, Tehran Polytechnic)

Sur quoi travaillez-vous en ce moment ? Je travaille actuellement sur un projet visant à analyser des images histopathologiques en appliquant U-Net, un réseau de neurones à convolution créé pour des applications biomédicales, pour procéder à la segmentation des tissus et éliminer l’information en arrière-plan. Nous comparerons également cet outil avec d’autres outils de traitement de l’image pour déterminer quelle méthode est la plus précise ou la plus rapide. Jusqu’à présent, personne n’a utilisé U-net pour la segmentation des tissus. Cette application aura des retombées pour la détection du cancer à l’avenir, ce qui est très inspirant et m’enthousiasme au plus haut point.

Amrit Sehdev
Récipiendaire 2019-2020 de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle
Université Queen’s (Smith), maîtrise en gestion (intelligence artificielle)
Diplômes précédents : Doctorat en médecine (Université de Calgary); maîtrise en santé publique (Université Queen’s)

Prochaine étape En tant que médecin, j’ai la chance de travailler avec des collègues et des patients qui continuent de tendre vers de meilleurs résultats. Nous travaillons en ce moment sur des solutions de TLN et de détection d’image pour résoudre les problèmes liés à l’offre des systèmes de santé à l’échelle internationale. À l’avenir, j’espère continuer de combiner mon expérience en soins de santé et l’IA afin de collaborer avec des personnes aux vues similaires pour résoudre des problèmes et mettre au point d’excellentes solutions.

Processus d’éligibilité et de nomination

Voir le PDF détaillant le processus

RENSEIGNEMENTS À L’INTENTION DES ÉTUDIANTS

Pourquoi étudier en Ontario

Le Canada se situe à l’avant-plan de la recherche en intelligence artificielle (IA) depuis des décennies, et des chercheurs comme le Dr Geoffrey Hinton, conseiller scientifique en chef chez Vector, ont pavé la voie à des travaux révolutionnaires en apprentissage profond et réseaux de neurones, contribuant ainsi à des percées majeures en IA.

L’Ontario compte 22 universités publiques, dont un grand nombre offrent des programmes d’études avant-gardistes en IA dans différentes disciplines, allant de la santé à l’informatique, en passant par les affaires et l’ingénierie. Renseignez-vous sur les programmes techniques essentiels et les programmes complémentaires reconnus par l’Institut Vector.

L’Ontario offre un milieu d’études sécuritaire et inclusif. La population de l’Ontario est incroyablement diversifiée et accueille des gens de partout dans le monde. La moitié de la population de Toronto, la plus grande ville de l’Ontario, est formée de personnes nées à l’extérieur du Canada, et Toronto est l’une des villes les plus multiculturelles au monde.

De nombreux étudiants inscrits à un programme de maîtrise au Canada profitent de la possibilité de travailler à temps partiel tout en étudiant à temps plein, ainsi que de voies d’immigration post diplôme favorables. Les étudiants inscrits à un programme de maîtrise de deux ans peuvent être admissibles à un permis de travail post diplôme d’une durée maximale de trois ans. Renseignez-vous sur le site d’Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada.

FAQ pour les étudiants

Les candidats peuvent-ils présenter directement une demande pour une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Les programmes peuvent proposer des candidats admissibles qui ont reçu ou recevront une offre d’admission. Les candidats ne peuvent présenter directement une demande pour la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle. Toutefois, pour appuyer leur candidature, les candidats doivent fournir une brève déclaration et un curriculum vitæ ainsi que demander deux rapports de répondants devant être envoyés directement au ou aux programmes pour lesquels ils présentent une demande. Les étudiants éventuels doivent faire part au programme de leur souhait d’être mis en candidature pour une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle.

Je suis actuellement un étudiant à la maîtrise qui étudie dans un domaine en lien avec l’IA. Suis-je admissible à présenter une demande ou à ce qu’on propose ma candidature?

Non. Il s’agit de bourses d’entrée à l’intention d’étudiants d’un programme de maîtrise en lien avec l’IA qui s’inscriront et entameront leurs études au cours de l’année universitaire 2020-2021; les autres étudiants ne sont pas admissibles.

J’ai présenté une demande pour un programme de maîtrise dans une université canadienne à l’extérieur de l’Ontario. Peut-on proposer ma candidature pour une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Non. Les bourses sont réservées aux étudiants d’un programme de maîtrise en lien avec l’IA qui étudient dans une université de l’Ontario.

Si je reçois une bourse et que je décide d’accepter une offre d’admission dans un programme de maîtrise différent, puis-je conserver la bourse ?

Non. La bourse est attribuée au candidat pour étudier dans le programme de maîtrise qui a proposé sa candidature; elle ne peut pas être transférée à un autre programme d’études ou à un programme semblable d’une autre université.

Si je suis récipiendaire d’une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle et que j’ai accepté une bourse des trois Conseils (BESC M) ou une bourse d’études supérieures de l’Ontario (BESO), puis-je accepter la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Oui. Vous pouvez être récipiendaire d’une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle et d’une BESO ou BESC M de façon concomitante.

Si on me sélectionne pour recevoir une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle et que je l’accepte, puis-je retarder la date de début de mon programme ?

Habituellement, vous devez vous prévaloir de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle conformément à la date de début indiquée par le programme qui a présenté votre candidature. Toutefois, dans des circonstances atténuantes (p. ex., problèmes médicaux, responsabilités familiales ou retards dans l’obtention d’un visa imprévus), il est possible d’accorder un report sur production de la documentation pertinente.

RENSEIGNEMENTS À L’INTENTION DES FACULTÉS ET ADMINISTRATEURS DE PROGRAMMES DE MAÎTRISE EN ONTARIO

L’appui concerté de la province de l’Ontario et un engagement des universités ontariennes visant à recruter les meilleurs talents et à accroître le nombre de diplômés de programmes de maîtrise en lien avec l’IA contribuent à l’établissement d’un écosystème d’IA robuste. Les bourses de l’Institut Vector en intelligence artificielle, basées sur le mérite, aident les universités à attirer d’excellents étudiants de l’Ontario et de partout dans le monde et élargissent le bassin de demandeurs. En outre, la bourse aide les étudiants à poursuivre leurs études en lien avec l’IA tout en bâtissant une communauté chez les universitaires.

Jusqu’à 115 bourses de l’Institut Vector en intelligence artificielle seront octroyées en 2020-2021. Chacune est évaluée à 17 500 $ pour une année (au prorata pour les programmes d’une durée inférieure à 12 mois).

Institut Vector en intelligence artificielle (2020-2021)

FAQ à l’intention des administrateurs de programmes et des facultés

De quelle manière les programmes peuvent-ils contribuer à promouvoir la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

La bourse vise à attirer des demandeurs et étudiants doués dans votre programme; à ce titre, il est important de faire connaître ces bourses aux demandeurs et demandeurs éventuels. Des documents d’accompagnement marketing faciles à partager ont été distribués aux programmes. Si votre programme désire recevoir cette documentation, vous n’avez qu’à écrire à l’adresse aimasters@vectorinstitute.ai.

Les candidats peuvent-ils présenter directement une demande pour recevoir une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Non. Les programmes peuvent proposer des candidats qui peuvent être admis ou qui ont reçu une offre d’admission. Les candidats ne peuvent présenter directement une demande pour la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle. Toutefois, pour appuyer leur candidature, les candidats doivent fournir une brève déclaration, un curriculum vitæ d’une à deux pages et demander deux rapports de répondants qui seront transmis directement au ou aux programmes pour lesquels ils ont présenté une demande. Les étudiants éventuels peuvent faire part au programme de leur souhait d’être mis en candidature pour une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle. En outre, le programme peut demander aux meilleurs demandeurs de remplir les documents exigés pour présenter une demande de bourse.

Peut-on présenter la candidature d’étudiants actuellement à la maîtrise dans un domaine en lien avec l’IA pour une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Non. Il s’agit de bourses d’entrée destinée aux étudiants à la maîtrise dans un domaine lié à l’IA qui s’inscriront et commenceront leurs études durant l’année universitaire 2020-2021; les autres ne sont pas admissibles.

Peut-on présenter la candidature de demandeurs étrangers désirant étudier dans une université ontarienne pour une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Oui, s’ils satisfont tous les critères d’admissibilité et qu’ils sont hautement qualifiés pour mériter que le programme dans lequel ils désirent étudier présente leur candidature.

De quelle manière les programmes peuvent-ils soutenir le processus d’obtention d’une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle ?

Les programmes s’occupent de présenter la candidature des nouveaux étudiants dans un programme de maîtrise en lien avec l’IA. Cette marche à suivre comprend ce qui suit :

  1. Veiller à informer les demandeurs admissibles à votre programme qu’ils doivent fournir une déclaration de 250 mots, un curriculum vitæ d’une à deux pages et obtenir des références de deux répondants à l’aide du formulaire de rapport des répondants, accessibles à compter du 6 janvier 2020.
  2. Fournir à l’étudiant éventuel le nom et l’adresse électronique de la personne-ressource de votre programme et la date limite à laquelle cette personne-ressource doit recevoir la déclaration, le curriculum vitæ (si non inclus dans votre demande) et les rapports de répondants (conformément au point 1);
  3. Veiller à ce que la date limite pour la présentation des documents soit suffisamment antérieure à la date limite de présentation d’une demande à l’Institut Vector, qui est le 3 avril 2020, pour permettre le classement des candidats et la collecte des trousses de candidature;
  4. Remplir et transmettre les formulaires de candidature appropriés (accessibles à compter du 6 janvier 2020) ainsi que la trousse de candidature. Les directives complètes sur la trousse de candidature seront accessibles le 6 janvier 2020.
Si un étudiant mis en candidature par mon programme reçoit une bourse, puis décide d’accepter une offre d’admission dans un autre programme de maîtrise, peut-il conserver la bourse ?

Non. La bourse est attribuée au candidat pour étudier dans le programme de maîtrise qui a proposé sa candidature; elle ne peut être transférée à un autre programme d’études de la même université ou d’une université différente. Dans de tels cas, la bourse redevient la propriété de l’Institut Vector, qui pourra possiblement la décerner à quelqu’un d’autre.

Le récipiendaire d’une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle peut-il aussi recevoir une bourse des trois Conseils (BESC M) ou une bourse d’études supérieures de l’Ontario (BESO) de façon concomitante ?

Oui. Un récipiendaire d’une bourse de l’Institut Vector peut également être récipiendaire d’une BESO ou d’une BESC M de façon concomitante.

Un récipiendaire d’une bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle peut-il reporter sa date de début ?

Habituellement, il faut se prévaloir de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle conformément à la date de début indiquée dans le formulaire de candidature. Toutefois, dans des circonstances atténuantes (p. ex., problèmes médicaux, responsabilités familiales ou retards dans l’obtention d’un visa imprévus), il est possible d’accorder un report sur production de la documentation pertinente.

Les bourses de l’Institut Vector en intelligence artificielle sont-elles versées directement aux récipiendaires ?

Les fonds sont transférés aux universités et versés par tranches au moyen du système de gestion des bourses aux étudiants de la faculté ou de l’école des études supérieures. Tous les fonds vont directement et entièrement aux récipiendaires, à condition qu’ils demeurent inscrits à temps plein et que leur situation soit en règle.

POSSIBILITÉS DE CARRIÈRES POUR LES ÉTUDIANTS À LA MAÎTRISE ET LES ANCIENS

Pourquoi travailler en Ontario

Les entreprises internationales chefs de file et les jeunes entreprises prometteuses reconnaissent que le Canada constitue l’un des meilleurs endroits pour collaborer avec des talents en IA et les embaucher. Depuis le lancement de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle en 2017, l’Institut Vecteur fait partie d’une série de catalyseurs pour plus d’un milliard de dollars d’investissements annoncés en IA et en lien avec les technologies, ce qui se traduira par la création de 25 000 emplois au Canada.(i) 

Saviez-vous que :

  • Le talent en technologie représente un pourcentage élevé de l’emploi total dans des marchés comme Ottawa (9,9 % du marché) et Toronto (8,3 % du marché)(ii), ce qui attire des entreprises chefs de file dans ces régions, alimente des initiatives entrepreneuriales et accélère l’innovation.
  • De 2012 à 2017, il s’est créé plus d’emplois en technologie à Toronto qu’à San Francisco, Seattle et Washington combinés. En fait, Toronto se classe parmi les trois principaux marchés du talent technologique en Amérique du Nord (en fonction du coût et de la qualité), alors qu’il s’y est créé 57 000 emplois technologiques de plus que le nombre de diplômés en technologie de 2012 à 2018, lui permettant ainsi de se hisser au premier rang pour le « recrutement des cerveaux » technologiques en Amérique du Nord.(ii)
  • Au Canada, le financement par capital de risque en IA a augmenté pour la deuxième année consécutive, alors que des entreprises ont recueilli 548 millions de dollars en 2018, ce qui constitue une augmentation de 51 % d’une année à l’autre.(iii)
  • L’offre de compétences dans des domaines comme l’apprentissage automatique n’arrive pas à suivre le rythme de la demande(ii) , ce qui crée des possibilités dynamiques dans différentes industries pour les diplômés d’un programme de maîtrise en lien avec l’IA.

(i) Analyse économique préparée par Stoke Economics pour le compte de l’Institut Vector, 12 décembre 2018
(ii) Rapport de CBRE : « Scoring Tech Talent in North America 2019 »
(iii) Rapport canadien MoneyTree de PwC et CB Insights pour le T4 et l’année 2018

Pôle de talents numériques de Vector

Les étudiants et les anciens* ont accès au pôle de talents numériques de Vector, une plateforme qui établit un pont entre la composante hors ligne du programme de l’Institut Vector et les processus de recrutement en ligne des employeurs. Les utilisateurs peuvent consulter les offres d’emploi en IA et postuler, configurer des alertes d’emploi automatisées et téléverser les détails de leur profil pour permettre aux employeurs de communiquer avec eux concernant des possibilités de carrières. Nous invitons les étudiants et les anciens* à Créer un profil.

Mesures d’accompagnement professionnel à l’intention des étudiants

Les étudiants et les anciens* affiliés à l’Institut Vector peuvent profiter d’activités de perfectionnement professionnel et de réseautage. Ces possibilités permettent aux étudiants d’explorer différents parcours professionnels en IA, de mieux comprendre les occasions et les défis liés à l’adoption de l’IA dans différents secteurs et de rencontrer des employeurs éventuels. Inscrivez-vous pour vous renseigner sur les événements et plus encore!

*y compris les étudiants et diplômés de programmes reconnus par l’Institut Vector, les récipiendaires de la bourse de l’Institut Vector en intelligence artificielle, ainsi que les chercheurs affiliés à des membres du corps professoral de l’Institut Vecteur et les professeurs affiliés.

Réseautage entre étudiants dans la région de Kitchener-Waterloo et Guelph après la présentation du groupe de discussion Carrières en IA dans le cadre de l’événement Communitech à Kitchener (juillet 2019).

Présentation du groupe de discussion Carrières en IA à Ottawa (septembre 2019, Université d’Ottawa) : Des représentants chevronnés de l’industrie qui travaillent en IA parlent de leurs trajectoires professionnelles, des possibilités et des défis dans l’industrie actuelle de l’IA. De gauche à droite : Melissa Judd (Institut Vector), Maria Pospelova (Interset), Mike Cloutier (Accenture), Robin Grosset (Mindbridge Analytics Inc.), Nevena Francetic (Shopify Inc.).

Foire de l’emploi et sommet sur les programmes de maîtrise en IA de l’Institut Vector (septembre 2019, Toronto) : Dans le cadre de la première édition de cet événement, plus de 300 étudiants à la maîtrise de partout en Ontario ont eu la chance de rencontrer 18 des commanditaires de l’Institut Vector pour se renseigner sur les possibilités de carrières en IA et créer des liens significatifs. Photographe : Calyssa Lorraine

Foire de l’emploi et sommet sur les programmes de maîtrise en IA de l’Institut Vector (septembre 2019, Toronto) : Tous les étudiants ont reçu un passeport qui les encourageait à faire du réseautage et à créer des liens avec d’autres étudiants diplômés de plus de 30 programmes dans la province. Photographe : Calyssa Lorraine

RECONNAISSANCE D’UN PROGRAMME

L’Institut Vector a reçu le mandat de soutenir l’écosystème croissant de l’IA en Ontario, y compris l’objectif d’accélérer le nombre de diplômés de programmes de maîtrise en lien avec l’intelligence artificielle (IA). Pour atteindre cet objectif, nous invitons les universités possédant une expertise dans des domaines liés à l’IA à élargir ou à améliorer leurs programmes de maîtrise existants ou à créer de nouveaux programmes en lien avec l’IA afin de :

  1. Répondre aux exigences essentielles formulées par l’Institut Vector pour l’IA dans des domaines techniques essentiels et des domaines complémentaires en lien avec l’IA;
  2. Préparer des diplômés hautement qualifiés qui démontrent des connaissances, compétences et aptitudes propres au domaine et recherchées par le secteur de l’IA, afin de bâtir une main-d’œuvre hautement qualifiée et de soutenir la croissance économique et la productivité.

Les programmes doivent préparer les diplômés à satisfaire toutes les exigences essentielles ainsi que les résultats d’apprentissage propres au domaine de l’IA évoluée. Le document d’orientation de l’Institut Vector (en anglais) pour les programmes de maîtrise en lien avec l’IA explique en détail le processus et les exigences pour la reconnaissance d’un programme. Nous invitons les programmes à remplir le formulaire de demande de reconnaissance d’un programme afin que l’on étudie leur demande de reconnaissance. Bien que vous puissiez présenter une demande de reconnaissance auprès de l’Institut Vector en tout temps, voici les dates prévues de réunions du groupe d’experts en reconnaissance de programmes pour l’année universitaire 2019-2020 :

  • 18 septembre 2019
  • 20 novembre 2019
  • 22 janvier 2020
  • 18 mars 2020
  • 20 mai 2020

Avantages du programme de reconnaissance

Les programmes reconnus par l’Institut Vector seront désignés comme étant partenaires universitaires et leur nom sera inclus sur le site Web de l’Institut Vector dans le cadre de l’initiative des programmes de maîtrise en IA. Les programmes peuvent mettre en évidence qu’ils ont été reconnus par l’Institut Vector comme offrant un programme d’études qui dote les diplômés des compétences et aptitudes recherchées par l’industrie.

Les étudiants inscrits dans des programmes reconnus peuvent profiter de ce qui suit :

  • Services d’accompagnement et de perfectionnement professionnel comme la foire de l’emploi et le sommet sur les programmes de maîtrise en IA de l’Institut Vector, où les étudiants rencontrent des pairs aux vues semblables de partout en Ontario et interagissent avec des employeurs éventuels qui forment des équipes d’IA et adoptent la technologie dans leurs organisations.
  • Possibilités de créer des liens avec les commanditaires de l’Institut Vector issus de l’industrie, qui sont à l’avant-plan de l’IA au Canada au moyen d’événements pédagogiques et de réseautage organisés par l’Institut Vector, par exemple le groupe de discussion Carrière en IA.
  • Accès à des stages et à des postes à temps plein grâce au pôle de talents numériques de l’Institut Vector mettant en vedette des offres d’emploi liées à l’IA.
  • Exposition aux plus récentes recherches sur l’IA de partout dans le monde grâce à des événements comme :
    • La série de séminaires Fields Institute Machine Learning Advances and Applications, qui renforce le milieu de l’apprentissage automatique en Ontario en réunissant des chercheurs du milieu universitaire et de l’industrie pour discuter de sujets avancés en apprentissage automatique.
    • Rondes sur l’IA en santé, une série mettant en vedette des chercheurs chefs de file en santé à l’échelle internationale et qui relie les chercheurs en santé aux communautés d’IA et génère de nouvelles collaborations. Vous pouvez consulter les discussions des rondes précédentes à l’adresse : https://vectorinstitute.ai/research/#talks.
  • Occasions de discuter avec d’autres étudiants et des anciens de programmes de maîtrise en IA de partout en Ontario, en ligne et hors ligne.

PROGRAMMES DE MAÎTRISE EN IA RECONNUS PAR L’INSTITUT VECTOR

Maîtrise des sciences/maîtrisedes sciences appliquées (spécialisation pluridisciplinaire en IA)

Le programme de spécialisation pluridisciplinaire en intelligence artificielle (IA) de l’Université de Guelph offre aux étudiants inscrits à un programme de maîtrise avec thèse en informatique, ingénierie, mathématiques et statistique et bio-informatique une base de connaissance diversifiée et exhaustive en IA. Les étudiants apprendront auprès d’une équipe multidisciplinaire de professeurs possédant une expertise en apprentissage automatique et apprentissage profond fondamental et appliqué, tout en réalisant des recherches en lien avec l’IA dirigées par un superviseur de la faculté. Au moyen d’une combinaison d’apprentissage en ligne, de cours magistraux, de résolution de problèmes en équipe et d’occasions d’apprentissage expérientiel, les étudiants acquerront une vaste expertise en apprentissage automatique et en IA. Ils acquerront des compétences essentielles en programmation et pensée algorithmique, des fondements mathématiques et une analyse statistique pour l’IA, l’optimisation et la visualisation de données. De plus, les diplômés auront une profonde compréhension des politiques et des enjeux réglementaires et éthiques se rapportant à l’IA.

À la fin de ce programme, les diplômés auront une compréhension exhaustive des techniques avant-gardistes en IA et seront en mesure de mettre en pratique ces connaissances pour résoudre des problèmes réels. Les diplômés trouveront des possibilités d’emploi au gouvernement et dans l’industrie privée, et pourvoiront des postes en demande comme chercheurs scientifiques en apprentissage automatique, experts-conseils, scientifiques de données et ingénieurs logiciels.

Maîtrise des sciences (informatique – IA)

Description du programme bientôt accessible

Maîtrise en sécurité des TI (sécurité et intelligence artificielle)

L’Ontario Tech University offre un domaine spécialisé au sein de son programme de maîtrise en sécurité des TI axé sur les applications de l’intelligence artificielle en sécurité des TI (programme MITS-AIS). Ce volet professionnel est le premier du genre au Canada et allie une connaissance profonde de la sécurité des TI et une connaissance pratique des systèmes d’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, en plus d’offrir aux étudiants une compréhension exhaustive des applications de cette technologie. La plupart des cours des programmes MITS et MITS-AIS incluent des travaux pratiques et de laboratoire qui simulent différents scénarios de réseautage informatique, d’atteintes à la sécurité et de défense.

Les étudiants doivent obtenir 30 crédits, y compris suivre six cours obligatoires et deux cours au choix en IA et sécurité des TI; suivre un cours séminaire; choisir entre la possibilité de réaliser un projet intégrateur pour faire des recherches sur un sujet se rapportant à l’IA et à la sécurité sous la supervision d’un membre du corps professoral ou un stage interne; selon les disponibilités et sous réserve de l’approbation du directeur de programme.

Les diplômés de ce programme peuvent décrocher un emploi dans l’industrie en pleine croissance de l’intelligence artificielle, dans des organisations publiques et privées ainsi que dans des entreprises de sécurité des TI.

University of Ottawa / Université d’Ottawa

Maîtrise en informatique (IA appliquée)

Le programme en intelligence artificielle (IA) appliquée du programme de maîtrise en informatique de l’uOttawa couvre tant les aspects fondamentaux que les applications liées à l’apprentissage automatique. Ce programme unique met l’accent sur la résolution de problèmes concrets liés aux soins de la santé, la médecine, l’éducation, l’industrie manufacturière et le cyberespace.

Les cours portent sur l’apprentissage profond, l’apprentissage par renforcement, le traitement automatique des langues, la vision artificielle, le web sémantique et les systèmes intelligents. Ce programme comprend aussi des séminaires portants sur les aspects éthiques et sociaux de l’IA.

Les étudiants poursuivant la concentration en IA deviendront des experts en algorithmes et méthodologies d’apprentissage automatique et posséderont les connaissances nécessaires pour gérer, évaluer et explorer une variété de données dans de multiples domaines d’application. Ils acquerront une compréhension du risque de biais dans l’apprentissage machine et d’autres technologies d’IA, ainsi que l’éthique, les avantages et les dangers de l’IA, et l’impact de l’IA sur la société. Il s’agit de compétences rares qui sont très appréciées tant par l’industrie que par le milieu universitaire.

Maîtrise en ingénierie (M. Ing) et Maîtrise des sciences appliquées (M. Sc. A.) en génie électrique et génie informatique, concentration IA appliquée

Description du programme bientôt accessible.

Université Queen’s (Smith School of Business)

Maîtrise en gestion (intelligence artificielle)

Exploiter le potentiel qu’offre l’IA pour un rendement concurrentiel exige un nouveau type de professionnel : une personne qui non seulement comprend la capacité de la science, mais qui possède les compétences pour l’appliquer à des stratégies et besoins organisationnels, et qui peut faire face aux conséquences éthiques, économiques et sociétales. La maîtrise en gestion (intelligence artificielle) offrira :

  • Une solide compréhension des principes techniques de l’IA et des méthodes modernes de recherche et récupération de données, et la manière de les appliquer de façon pratique à des problèmes réels;
  • La maîtrise de pratiques exemplaires pour l’utilisation de l’IA et pour déterminer des occasions de la mettre en pratique;
  • Une expertise en pratiques d’affaires nécessaires pour utiliser efficacement l’IA et l’apprentissage automatique;
  • Une sensibilisation et une mobilisation envers les conséquences éthiques, économiques et sociétales des ordinateurs démontrant un comportement intelligent;
  • L’amélioration des compétences pour communiquer des problèmes complexes et des solutions d’IA à de vastes auditoires dans une organisation;
  • Une formation pour créer et maintenir des équipes de travail au rendement élevé.

Maîtrise en analytique de gestion; programme international de maîtrise en analytique de gestion

Le programme de maîtrise en analytique de gestion offert à Toronto allie une formation en outils et concepts d’analytique des données de base à une éducation remarquable en gestion et stratégie des affaires. Le programme englobe un examen exhaustif des théories et méthodes mathématiques et statistiques fondamentales qui sous-tendent l’analytique moderne, mais de l’angle du praticien. Le programme met en vedette certains des meilleurs formateurs en gestion au monde, en plus de praticiens et de spécialistes de l’industrie qui apportent leur expérience quotidienne et leurs points de vue à la discussion. Les étudiants seront exposés à différents outils et langages de programmation, y compris R, Python, Tableau, Hadoop et Spark, et les cours techniques sont enseignés par des experts et couvrent tant l’importation de données et la visualisation de données que l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et plus encore. Vous pouvez suivre ce programme de 12 mois tout en travaillant, avec des cours basés à Smith Toronto, un établissement d’apprentissage dédié situé au centre-ville de Toronto.

Maîtrise des sciences (informatique, IA)

La Queen’s School of Computing offre un domaine d’études en IA qui prépare les étudiants à un emploi en lien avec l’IA dans des entreprises chefs de file en technologie, des compagnies de soins de santé, chez des fabricants automobiles et dans des laboratoires de recherche.

Les étudiants suivent cinq cours d’études supérieures et réalisent une thèse de maîtrise ès sciences en lien avec l’IA sur une période de 18 à 24 mois. À l’obtention de leur diplôme, les étudiants auront une solide expérience en IA de base et le titre de compétence « domaine d’études en IA » sera inscrit sur leur relevé de notes.

La thèse de M. Sc. procure aux étudiants une expérience en approfondissement d’un problème d’IA en IA de base ou une application de l’IA. La thèse offre généralement une formation en définition de projet, en mise en œuvre concrète, en utilisation de trousses et outils d’IA réels et en rédaction technique.

Les étudiants peuvent faire un choix de cours en IA parmi des cours d’apprentissage profond, d’apprentissage par renforcement, d’exploration de données, de réseaux de neurones, d’optimisation non linéaire et de reconnaissance de formes. Les étudiants suivent également un cours de méthodes de recherche et sur l’IA dans la société et peuvent choisir un cours non relié à l’IA dans le cadre du programme.

Maîtrise des sciences appliquées (génie électrique et génie informatique, domaine d’études en IA)

Le Département de génie électrique et génie informatique de l’Université Queen’s offre un programme unique de maîtrise ès sciences appliquées avec un domaine d’études en intelligence artificielle (IA) qui offre aux étudiants diplômés une base solide en principes de l’IA, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond. Les diplômés seront en mesure de concevoir et d’analyser des méthodologies et algorithmes en lien avec l’IA, d’employer des outils scientifiques et d’ingénierie modernes, et d’appliquer des techniques fondées sur l’IA pour s’attaquer à des problèmes de recherche complexes. Ils acquerront des connaissances poussées en technique et en recherche dans des domaines liés à l’IA et auront une compréhension profonde des conséquences éthiques et sociétales de l’IA.

Le département possède une expertise considérable en méthodologies liées à l’IA et dans les domaines d’application. Le programme préparera les diplômés grâce à une combinaison d’apprentissage en classe et en ligne, à des projets de cours et de résolution de problèmes en équipe, à des séminaires de recherche et à des projets de recherche supervisés par le corps professoral. Un vaste éventail de cours permet aux étudiants d’adapter leurs études en fonction de leurs objectifs de carrière. Le programme, avec son mélange de méthodologies en lien avec l’IA et de domaines d’applications, prépare des diplômés hautement qualifiés avec des connaissances, des compétences et des aptitudes propres au domaine très recherchées par le secteur public et privé de l’IA.

Maîtrise en ingénierie (génie électrique, informatique et biomédical, IA)

Le programme de maîtrise en génie (M. Ing.) du Département de génie électrique, informatique et biomédical avec concentration en IA de l’Université Ryerson offrira aux étudiants la formation essentielle pour devenir des professionnels qui réussissent dans le domaine de l’IA. Les étudiants devront suivre quatre cours de base : 1) Systèmes intelligents 2) Réseaux de neurones 3) Apprentissage profond 4) Ingénierie de données avancée. Quatre cours au choix interdisciplinaires seront également exigés dans des domaines d’application comme l’énergie, la durabilité, les réseaux informatiques et les médias numériques — qui seront étudiés sous l’angle de l’IA. Au cœur du programme, les étudiants étudieront les conséquences éthiques et sociétales de l’IA et aborderont des sujets comme le biais, l’équité et la responsabilisation. L’une des forces de l’Université Ryerson consiste à combiner la théorie et l’apprentissage expérientiel; à ce titre, un stage donnera l’occasion aux étudiants de résoudre un problème réel à l’aide de l’IA. Au moment de terminer le programme, nos diplômés seront en mesure de définir les exigences d’un système orienté IA, d’analyser des techniques d’IA avant-gardistes et de les mettre en application dans un éventail de disciplines pour résoudre certains des plus grands défis de l’industrie et de la société.

Maîtrise des sciences (science des données et analytique)

D’une durée d’un an, ce programme unique de maîtrise ès sciences (M.Sc.) permet aux étudiants d’acquérir des compétences interdisciplinaires et une compréhension profonde des connaissances techniques et appliquées en science des données et en analytique. Les diplômés sont des scientifiques de données hautement formés et qualifiés qui peuvent faire carrière dans l’industrie, au gouvernement ou en recherche. Les compétences techniques de base comme les mathématiques, les statistiques, la recherche opérationnelle, la programmation, l’apprentissage automatique et les connaissances du domaine constituent les compétences essentielles les plus demandées dans le marché. Le programme est conçu pour répondre aux exigences du marché. La science des données constitue un domaine interdisciplinaire qui combine l’expertise de différents domaines techniques et d’expertise. Le programme est le fruit de la contribution de quatre facultés afin d’être représentatif de la nature interdisciplinaire du domaine. Le programme comprend six cours et un projet avancé appliqué obligatoire.

Les étudiants apprennent en quoi la science des données et l’analytique peuvent contribuer à améliorer les décisions dans la chaîne de valeur d’une organisation, comprennent comment des recommandations mènent à des mesures concrètes au moyen de techniques d’analytique prescriptive, acquièrent une bonne compréhension des méthodes utilisées pour bâtir de tels modèles orientés données, acquièrent de l’expérience pratique avec des algorithmes d’apprentissage automatique qui sont largement utilisés en pratique.

Université de Toronto (Rotman School of Management)

Maîtrise en analytique de gestion

La maîtrise en analytique de gestion (MMA) de la Rotman School of Management est un programme à temps plein d’une durée de neuf mois, soit d’août à avril. Le programme est axé sur l’enseignement des applications d’analytique avancée, de l’IA et de l’apprentissage automatique pour offrir un point de vue orienté données sur des problèmes de gestion complexes. Le programme, qui concilie connaissances théoriques rigoureuses et possibilités d’apprentissage expérientiel, est structuré de manière à concevoir d’abord des outils et des techniques, pour ensuite se concentrer sur l’application globale de l’analytique et de l’IA à des problèmes qui surviennent dans différents domaines de la gestion. Le programme met l’accent sur des compétences pratiques, y compris la programmation et la connaissance d’outils analytiques avancés, tout comme sur les compétences efficaces en communication et présentation. Deux caractéristiques uniques du programme sont les colloques d’analytique, qui sont constitués de modules allant de l’éthique en IA aux applications de l’informatique quantique, et le stage d’analytique de gestion, où les étudiants travaillent sur un problème d’affaires réel dans le cadre d’un projet de neuf mois. Les projets de stages en 2018-2019 sont représentatifs d’un intérêt global et proviennent d’un large échantillonnage d’industries, y compris le domaine bancaire, pharmaceutique, des télécommunications, de l’assurance, de la vente au détail et des services.

Université de Toronto (Institut des politiques, de la gestion et de l’évaluation de la santé)

Maîtrise en informatique de la santé

La maîtrise en informatique de la santé (MIS) est un programme professionnel qui permet aux diplômés d’exploiter le potentiel des données et des connaissances pour une meilleure gestion de la santé et des soins. Établi à même la Dalla Lana School of Public Health et l’Institut des politiques, de la gestion et de l’évaluation de la santé de l’Université de Toronto, le programme de MIS existe au sein d’une culture vivante et interdisciplinaire. La MIS, dont les enseignants sont des chefs de file du secteur de la santé, est axée sur la création en amont de compléments en soins de santé dans les domaines des politiques, de la gestion et de l’évaluation afin de préparer les étudiants à diriger le changement axé sur l’IA. Par essence, chaque cohorte est représentative des nombreux intervenants en soins de santé, et l’apprentissage en équipe réunit des étudiants issus des domaines cliniques, analytiques, d’affaires, de gestion de projets et technologiques. La MIS est un programme à temps plein de 16 mois qui comprend un stage professionnel appliqué de quatre mois et un projet intégrateur axé sur l’IA. La MIS pour cadres est un volet modulaire qui permet aux étudiants de concilier emploi à temps plein et études. Les diplômés du programme de MIS font le pont entre des contextes sociaux, culturels, politiques et technologiques complexes en soins de santé. Avec des compétences en innovation responsable et mise en œuvre axée sur les connaissances, les diplômés sont prêts à apporter jugement et ordre au processus d’assimilation de l’IA et des connaissances connexes au domaine des soins de santé.

Maîtrise des sciences (politiques, gestion et évaluation de la santé, axée sur l’IA dans les systèmes de santé)

Description du programme bientôt accessible.

Maîtrise en mathématiques (informatique) et maîtrise en mathématiques (statistique), spécialisations en science des données

Les spécialisations en science des données offertes dans le cadre du programme de maîtrise en mathématiques (M. Math.) (informatique) et de M. Math. (statistique) possèdent une structure commune, mais un objectif différent selon le foyer universitaire de l’étudiant. Dans le cadre de ce programme, qui est un projet conjoint entre le volet statistique et celui d’informatique, des experts des deux unités universitaires enseignent aux étudiants, qui peuvent ainsi acquérir profondeur et richesse dans des domaines essentiels à la science des données. Les cours de base et au choix sont un mélange de contenu méthodologique et analytique, auquel on ajoute une exposition aux applications pratiques grâce à l’utilisation d’études de cas et de vastes projets. Les principaux résultats d’apprentissage pour ce programme sont : acquérir des fondements informatiques, statistiques et mathématiques pertinents à la science des données, maîtriser le travail avec des données et comprendre comment se servir de méthodologies appropriées d’apprentissage automatique pour l’inférence et les prédictions. Les diplômés de ce programme seront prêts à joindre un secteur de l’industrie où il existe une forte demande pour leurs compétences. De plus, grâce à leur solide formation de base, ils seront en mesure de s’adapter facilement aux changements et aux nouvelles demandes de l’industrie.

Maîtrise en science des données et en intelligence artificielle

Les étudiants à la maîtrise en science des données et en intelligence artificielle de l’Université de Waterloo reçoivent un enseignement théorique et pratique en profondeur sur l’apprentissage automatique et l’analyse informatique d’ensembles de données volumineux en plus d’une expérience industrielle. Offerts conjointement par trois départements (informatique, statistique et science actuarielle et combinatoire et optimisation), les cours offerts abordent les systèmes d’entreposage robustes et efficaces de données volumineuses, une exploration efficace des données statistiques et des algorithmes pour découvrir des structures cachées. Le programme exige habituellement trois sessions sur le campus (pour suivre neuf cours) et une session en stage coop en industrie, pour un total de 16 mois. Le vaste et éprouvé système d’enseignement coopératif de l’Université de Waterloo et ses liens avec l’industrie donnent la chance aux étudiants de travailler dans les meilleures entreprises de science des données et d’IA en Amérique du Nord. Les étudiants qui commencent le programme doivent être détenteurs d’un baccalauréat en informatique, statistique, science des données ou dans un domaine mathématique connexe. Des cours généraux sont offerts durant la première session pour les étudiants à qui il manque un aspect des préalables.

Maîtrise en mathématiques (science des données)

Les étudiants à la maîtrise en mathématiques (science des données) de l’Université de Waterloo travaillent à l’avant-plan de la recherche moderne dans des sujets se rapportant à la science des données, qui englobe la statistique, l’informatique et l’optimisation. Les exigences pour l’obtention du diplôme incluent l’achèvement de quatre cours d’études supérieures et la rédaction d’une thèse de maîtrise sous la supervision d’un expert principal de l’un des trois départements (informatique, statistique et science actuarielle et combinatoire et optimisation) qui participent au programme. Le programme nécessite de 4 à 6 sessions, c’est-à-dire jusqu’à deux années civiles. Les cours obligatoires incluent l’exploration de données, l’informatique répartie avec données, l’apprentissage automatique et l’optimisation, et un quatrième cours au choix. Les étudiants inscrits au programme reçoivent une aide financière composée d’assistanats en recherche et en enseignement et de bourses d’études. Les étudiants qui commencent le programme doivent être détenteurs d’un baccalauréat en informatique, statistique, science des données ou dans un domaine mathématique connexe. Des cours généraux (qui ne comptent pas pour l’obtention du diplôme) sont offerts durant la première session pour les étudiants à qui il manque un aspect des préalables.

Maîtrise en analytique des données (intelligence artificielle)

La maîtrise en analytique des données (intelligence artificielle) de l’Université Western est un programme d’un an de maîtrise professionnelle ès sciences conçu pour former des diplômés possédant des compétences professionnelles en analytique des données techniques en intelligence artificielle, apprentissage automatique et profond, gestion de données volumineuses cadre d’analyse pour données non structurées ainsi que d’autres domaines essentiels de l’analytique, y compris la visualisation, les bases de données, la « data carpentry » et la modélisation statistique et l’inférence, qui sont aussi des communicateurs efficaces possédant des compétences d’affaires complémentaires et une expérience du travail d’équipe. Les programmes d’études d’automne et d’hiver comportent des cours axés sur l’analyse de données fondamentales et des méthodes propres à l’IA et leurs applications, ainsi qu’une série de séminaires sur les conséquences éthiques et sociétales de l’IA. Ces cours sont couramment donnés par des membres du corps professoral qui élaborent et appliquent des méthodes d’analytique des données et de science des données dans leurs recherches. De plus, un séminaire sur le perfectionnement professionnel qui couvre les sessions d’automne et d’hiver fournit aux étudiants les compétences nécessaires pour réussir à planifier un parcours efficace pour leur carrière. La session d’été constitue une occasion d’apprentissage expérientiel, où les étudiants acquièrent une expérience pratique utile en se servant des compétences analytiques qu’ils ont acquises en milieu de travail.

Maîtrise en informatique et génie électrique et informatique (spécialisation pluridisciplinaire en intelligence artificielle)

Les départements de sciences informatiques (SI) et de génie électrique et informatique (GEI) offrent conjointement une concentration spécialisation pluridisciplinaire en intelligence artificielle (SPIA) dans des programmes de maîtrise existants en SI et GEI (c.-à-d., M.Sc., MESc et M. Ing). Le programme SPIA améliore la formation et la recherche d’un étudiant diplômé en ajoutant un module à son programme d’études. La concentration est conçue de manière à ce que les diplômés aient une base solide en méthodologies de l’intelligence artificielle, en technologies habilitantes qui incluent les plateformes informatiques de données massives, les systèmes de gestion de données et la programmation d’unités de traitement graphique, et qu’ils connaissent les défis, limites et avantages sociaux et éthiques de l’IA.  Un étudiant inscrit au programme doit démontrer sa maîtrise de l’intelligence artificielle avec une thèse, un projet ou un stage en lien avec l’IA. Le programme SPIA, avec son mélange de formation théorique et pratique, offrira aux étudiants diplômés l’expérience de qualité nécessaire pour les préparer à des carrières dans les industries canadiennes de haute technologie.

Maîtrise des sciences (informatique – intelligence artificielle) [avec ou sans enseignement coopératif]

La concentration en intelligence artificielle fait partie du programme avec thèse de la maîtrise ès sciences (informatique) à l’Université de Windsor, et son programme d’études comprend différents cours d’IA et en lien avec l’IA dans des domaines spécialisés de technologie informatique, d’applications et de théorie. Le programme initie les étudiants à des sujets avancés en IA et à des sujets en lien avec l’IA, ainsi qu’à de nouvelles technologies d’IA très recherchées chez les professionnels en informatique dans l’industrie des TI. Les sujets inclus dans le volet IA couvrent les concepts fondamentaux de l’IA, les concepts liés à l’IA ainsi que d’importantes applications de l’IA. Les étudiants qui obtiennent leur diplôme du volet IA pourront non seulement contribuer à l’industrie des logiciels d’IA comme d’autres étudiants non issus de ce volet, mais ils seront également prêts à relever de nouveaux défis pour aider l’écosystème de l’IA en pleine croissance en Ontario ou pour faire progresser l’IA et ses domaines connexes dans le cadre de leurs études doctorales. À la fin de ce programme, les diplômés auront une compréhension exhaustive des techniques d’IA d’avant-garde et seront en mesure d’appliquer ces connaissances pour résoudre des problèmes réels. Les diplômés trouveront des possibilités d’emploi au gouvernement et dans l’industrie privée, et pourvoiront des postes en demande comme scientifiques en apprentissage automatique, experts-conseils, scientifiques de données et ingénieurs logiciels.

Maîtrise des sciences (informatique, IA)

Le programme de maîtrise ès sciences en informatique avec spécialisation en IA de l’Université York a été conçu de façon stratégique afin d’offrir à ses diplômés des connaissances solides du cadre informatique sous-jacent aux méthodologies d’IA avec une expérience pratique sur la façon de les appliquer à différents problèmes informatiques. La formation de base est axée sur les fondements de l’IA, la théorie de l’apprentissage automatique, l’exploration des données et l’éthique de l’IA. Un large éventail de cours au choix axés sur les applications de l’IA dans des domaines comme la vision artificielle, la robotique, les réseaux de neurones et l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel et l’exploration et l’analytique de données permettent aux étudiants d’adapter leurs études en fonction de leurs objectifs de carrière. Sous la supervision d’un membre du corps professoral possédant une expertise en IA, la réalisation d’un projet de recherche procure aux diplômés un avantage concurrentiel en tirant profit des partenariats conclus par l’Université York pour acquérir une expérience convoitée de l’industrie. Grâce à ces connaissances, les diplômés sont en mesure de déployer avec succès des méthodologies d’IA dans de nombreux secteurs.

Maîtrise en analytique d’affaires

La maîtrise en analytique d’affaires (MAA) offerte par la Schulich School of Business est un programme menant à un grade professionnel conçu pour offrir aux étudiants une profondeur et une étendue de connaissances pour leur permettre de réussir dans un large éventail de carrières dans des domaines comme les secteurs bancaires, des assurances, le marketing, les services-conseils, la gestion d’une chaîne d’approvisionnement, les soins de santé et la technologie. Ce qui distingue le programme MAA de la Schulich est la combinaison de la rigueur universitaire et les expériences pratiques utiles, rendues possibles grâce à un ensemble solide de relations collaboratives avec l’industrie. Des professeurs de classe mondiale, un conseil consultatif formé de hauts dirigeants d’organisations prospères (p. ex., Banque TD, BMO, CIBC, Deloitte, TELUS, SAS, Rogers, Accenture, PWC, etc.), et des partenariats de projet avec des dizaines d’entreprises clientes garantissent que le programme demeure à la fine pointe de la théorie et de la pratique de l’intelligence artificielle. À la fin du programme, les diplômés sont en mesure d’appliquer l’analytique d’affaires et des techniques appuyées par l’IA pour générer des solutions d’affaires concrètes et réalisables.

Maîtrise en gestion (intelligence artificielle) (Schulich School of Business)

L’intelligence artificielle (IA) vit une évolution emblématique qui transforme les secteurs public et privé. À mesure que les organisations adoptent la technologie de l’IA et investissent dans cette technologie, un nouveau style de gestion est nécessaire – un style qui associe la vision d’un chef de file à la maîtrise que possède un scientifique d’un corpus de connaissances spécialisées en croissance. Le programme de maîtrise en gestion (intelligence artificielle) (MGIA), d’une durée de 12 mois, est conçu pour répondre au besoin croissant en professionnels talentueux possédant les compétences et les connaissances appliquées avancées pour concevoir, évaluer, raffiner et mettre en œuvre des applications et technologies en lien avec l’IA. Le programme d’études immersif offre des bases techniques en traitement du langage naturel, en méthodes computationnelles et en modélisation, jumelées à des compétences de base en affaires. Les étudiants exploreront un paysage éthique qui évolue de façon significative, alors qu’ils sont confrontés à des sujets d’ordre moral en IA, par exemple le biais algorithmique, la confidentialité des données et l’autonomie des agents intelligents. Le projet intégrateur de consultation en intelligence artificielle (PCIA) donne la chance aux étudiants de résoudre un important problème d’affaires en concevant une approche axée sur l’IA. Les équipes d’étudiants, qui travailleront dans le laboratoire d’analytique cognitive et de visualisation de Deloitte, offriront une solution à une organisation cliente en interagissant avec les dirigeants de l’industrie, les techniciens, les fournisseurs et d’autres intervenants.

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Les bourses de l’Institut Vector en intelligence artificielle, de concert avec les stages et programmes de réseautage, forment une composante de base de l’initiative RAISE de l’Institut Vector, appuyées par la province de l’Ontario pour former et relier la main-d’œuvre de l’Ontario en IA afin d’alimenter la création d’emplois et le développement économique fondé sur l’IA.

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