Mastère Expert Intelligence artificielle

• Expert informatique et systèmes d'information - Code CertifInfo 109745
  • Niveau de qualification : 7 - Savoirs hautement spécialisés

Objectifs

Notre Mastère Intelligence Artificielle a pour but de faire de vous un expert des questions de l'intelligence artificielle. Machine learning, IA, Architecture Big Data, Chatbot… Ces concepts n'auront plus de secret pour vous. Ainsi, vous saurez appréhender les intelligences artificielles pour en trouver des applications dans différents secteurs d'activités : marketing, transport, banque… Autant d'entreprises qui ont besoin d'experts comme vous et autant d'opportunités de travail !
L'enseignement que vous recevez dans le Mastère Intelligence Artificielle est très spécifique. Durant les deux années de Mastère en IA, notre but est de vous doter de connaissances techniques précises et d'un esprit de réflexion rigoureux. Une fois ces compétences acquises, vous devenez expert

Programme de la formation

Majeures
Ce que nous appelons une « majeure » est un module de 74 heures d'enseignement et de pratique. Chaque module a été élaboré avec des professionnels pour s'assurer d'être au plus proche des réalités du terrain. Les programmes sont évidemment évalués régulièrement, et modifiés si besoin, pour être toujours d'actualité. De cette façon, vous accédez à l'emploi dès votre diplôme obtenu.
• Traitement du langage : pour appréhender les enjeux et problématiques de la compréhension du langage, comprendre les technologies NLU, maîtriser les modèles NLP
• IA dans le Cloud : pour connaître et utiliser à bon escient les technologies mises à disposition par les GAFA en matière d'IA
• Apprentissage par renforcement : pour comprendre les enjeux de l'apprentissage par renforcement et les expérimenter au travers d'outils populaires tel que Tensorflow. Pour adapter un problème pratique à un agent discret ou continu
• Maths pour la DataScience : pour maîtriser les connaissances théoriques indispensables à la DataScience (probabilités, statistiques, algèbre linéaire…)
• Machine Learning : pour être capable de mener à bien un projet de machine learning impliquant notamment des arbres de décisions et forêts d'arbre de décision et être capable de construire des modèle prédictifs
• Deep Learning : pour comprendre le fonctionnement de l'apprentissage de réseaux de neurones à une ou plusieurs couches, créer, optimiser et administrer ces réseaux
Électives
Aux majeures s'ajoutent des modules d'environ 30 heures, que l'on appelle les électives. Ils permettent de se consacrer à des sujets connexes :
• Élective 1 : Fondamentaux du Machine Learning
• Élective 2 :
o Blockchain
o ou Méthodo de tests
o ou Pentest
o ou Green IT
• Élective 3
o Business Plan
o ou Dev personnel
o ou Sociologie du consommateur
o ou Formation de formateur

Validation et sanction

-

Type de formation

Certifiante

Sortie

Bac + 5 et plus