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Diplôme d'université Intelligence artificielle et données - parcours santé

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 04_26101895F
Organisme responsable : Université de Caen Normandie - Service de la Formation Continue et Apprentissage (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

L'objectif du Diplôme d'université IA & données est de faire monter en compétences des professionnels utilisant l'intelligence artificiel en contexte médical. Pour ce faire, le DU forme ainsi spécifiquement à l'usage de l'IA au service de la patientèle.

Programme de la formation

Principaux enseignements La formation s'articule autour de 3 éléments constitutifs (EC) alliant théorie académique et pratique industrielle. Apprentissage Machine et Profond (35h - Distanciel ou présentiel) Ce module technique couvre les fondements du Deep Learning : Réseaux de neurones artificiels : principes, optimisation et rétropropagation. Architectures avancées :                - Couches convolutives (CNN) pour l'imagerie.                - Réseaux récurrents (RNN, LSTM) pour…

Principaux enseignements
La formation s'articule autour de 3 éléments constitutifs (EC) alliant théorie académique et pratique industrielle.

Apprentissage Machine et Profond (35h - Distanciel ou présentiel)
Ce module technique couvre les fondements du Deep Learning :
  • Réseaux de neurones artificiels : principes, optimisation et rétropropagation.
  • Architectures avancées :
               - Couches convolutives (CNN) pour l'imagerie.
               - Réseaux récurrents (RNN, LSTM) pour les données séquentielles.
  • État de l'art : introduction aux Transformers (Vision & NLP) et à l'apprentissage de représentation.
  • Outils : implémentation pratique de modèles complexes.
IA et données pour la Santé (28h - Présentiel)
Dispensé par des experts en IA et des praticiens hospitaliers, ce module aborde :
  • Imagerie Médicale : débruitage, segmentation, aide au diagnostic automatisé.
  • Oncologie & Radiothérapie : optimisation des traitements et analyse de marqueurs prédictifs.
  • Traitement automatique du langage (NLP) : analyse automatique des comptes rendus médicaux
  • Médecine de précision : optimisation des parcours de soins.
  • Travaux Pratiques : développement d'algorithmes sur données de santé.
Aspects Juridiques et Éthiques (7h - Distanciel ou présentiel)
  • Cadre réglementaire de l'IA en santé (règlementation européenne, dispositifs médicaux).
  • Protection des données sensibles (RGPD, hébergement de données de santé).
  • Éthique de l'algorithme : biais, explicabilité et responsabilité médicale.

 

Validation et sanction

À l'issue de ce DU, vous aurez acquis les compétences suivantes :
  • Maîtriser les architectures de réseaux de neurones (fondements du deep learning)
  • Appliquer l'IA aux cas d'usage médicaux réels (imagerie médicale, oncologie & radiothérapie, traitement automatique du langage, médecine de précision)
  • Déployer l'IA de manière responsable (cadre réglementaire, protection des données sensibles, éthique de l'algorithme)

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

70 h

Financement

Conventionnement
Non
Financeur
  • Autre

    Programme : Autre dispositif

    Publics : Le DU IA & données s'adresse à des : - Professionnel·les de santé (médecins, radiologues, biologistes) avec appétence numérique. - Ingénieur·es data & Chercheur·euses en reconversion vers le biomédical. - Chef·fes de projets en e-santé.

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Le DU IA & données s'adresse à des : - Professionnel·les de santé (médecins, radiologues, biologistes) avec appétence numérique. - Ingénieur·es data & Chercheur·euses en reconversion vers le biomédical. - Chef·fes de projets en e-santé.

Modalités de recrutement et d'admission

Dossier

Niveau d'entrée

Bac + 3 et 4

Conditions spécifiques et prérequis

Le DU IA & données est une formation technique. Pour garantir la réussite des participants, des bases solides en programmation sont exigées dès l'entrée : Langage Python : maîtrise des fondamentaux (variables, fonctions, flux de contrôle). Calcul Scientifique : manipulation de tableaux multidimensionnels avec Numpy. Data Science : importation, nettoyage et transformation de données avec Pandas. Visualisation : création de graphiques avec Matplotlib ou Seaborn. Machine Learning : concepts de base (entraînement/évaluation) et utilisation de Scikitlearn. Avant le début des cours, des ressources de mise à niveau seront recommandées.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

Esplanade de la Paix
Campus 1 - SUFCA - Bât. B - Rez-de-chaussée - Port
14000 Caen

Responsable : Université de Caen Normandie

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Esplanade de la Paix
14000 Caen
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes