Vous serez en mesure de concevoir des expériences utilisateur personnalisées et intuitives grâce à cette formation universitaire 100 % en ligne"

L'Intelligence Informatique aide les institutions à améliorer la productivité dans le développement de logiciels. Ses outils sont capables de traiter des données non structurées, de tirer des enseignements des expériences passées et de s'adapter aux changements dans des environnements dynamiques. En outre, l'IA peut prédire les problèmes d'application potentiels avant qu'ils ne se produisent, ce qui permet aux professionnels de prendre des mesures préventives pour éviter des problèmes coûteux à l'avenir. Dans ce contexte, les entreprises informatiques internationales les plus prestigieuses cherchent activement à intégrer des spécialistes de l'Architecture Logicielle pour les QA Testing.

C'est pourquoi TECH met en œuvre un programme innovant pour les programmeurs afin de tirer le meilleur parti de l'optimisation et de la gestion des performances des outils d'IA. Conçu par des experts de premier plan, le programme d'études se penchera sur la programmation d'algorithmes pour développer des produits dotés de systèmes intelligents. Il abordera également les extensions essentielles de Visual Studio Code, l'éditeur de code source le plus utilisé aujourd'hui. En outre, le matériel pédagogique traitera de l'intégration de l'IA dans la gestion des bases de données afin de détecter d'éventuelles défaillances et de créer des test unitaires. Il s'agit d'une formation universitaire qui dispose d'une diversité de contenus audiovisuels dans de multiples formats et d'un réseau de simulations réelles pour rapprocher le développement du programme de la réalité de la pratique informatique.

Afin d'atteindre les objectifs d'apprentissage proposés, ce programme est enseigné en utilisant une méthodologie d'enseignement en ligne. De cette manière, les professionnels pourront parfaitement combiner leur travail avec leurs études. En outre, vous bénéficierez d'un corps enseignant de premier ordre et de matériel académique multimédia d'une grande rigueur pédagogique, tel que des classes de maître, des résumés interactifs et des exercices pratiques. La seule condition pour accéder au Campus Virtuel est de disposer d'un appareil électronique avec accès à l'Internet et même d'utiliser son téléphone portable.

Vous obtiendrez une perspective holistique sur la façon dont l'Apprentissage Automatique influence et améliore chaque étape du développement de logiciels"

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Programmation contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Programmation 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vous cherchez à appliquer les Modèles Transformationnels pour le traitement du langage naturel à votre pratique ? Réalisez-le grâce à ce programme innovant"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous vous plongerez dans le cycle de vie du Testing, de la création des cas de test à la détection des bogues"

Le Relearning vous permettra d'apprendre avec moins d'efforts et plus de performance, en vous impliquant davantage dans votre spécialisation professionnelle"

Cette formation fera des informaticiens des experts en IA appliquée à la Programmation. Les diplômés acquerront une vision globale, combinant les connaissances les plus récentes avec des compétences pratiques qui amélioreront leur prise de décision. Dans le même temps, les professionnels maîtriseront les outils les plus modernes pour le développement de logiciels alimentés par l'Apprentissage Automatique. De cette manière, les étudiants concevront des propositions à la fois pour les sites web et les applications mobiles avec adaptabilité. Ils seront hautement spécialisés pour répondre aux exigences actuelles de l'industrie.

Vous souhaitez vous spécialiser dans l'Intelligence Artificielle ? Avec ce programme, vous maîtriserez l'optimisation du processus de déploiement et l'intégration de l'Intelligence Artificielle dans le cloud computing" 

Objectifs généraux

• Développer des compétences pour mettre en place et gérer des environnements de développement efficaces, garantissant une base solide pour la mise en œuvre de projets d'IA 
• Acquérir des compétences en matière de planification, d'exécution et d'automatisation des tests de qualité, en intégrant des outils d'IA pour la détection et la correction des bugs 
• Comprendre et appliquer les principes de performance, d'évolutivité et de maintenabilité dans la conception de systèmes informatiques à grande échelle 
• Se familiariser avec les modèles de conception les plus importants et les appliquer efficacement dans l'architecture logicielle 

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle 

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés 
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage en Intelligence Artificielle 
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité pour résoudre des problèmes complexes 
• Analyser l'importance des thésaurus, des vocabulaires et des taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'IA 
• Explorer le concept de web sémantique et son influence sur l'organisation et la compréhension de l'information dans les environnements numériques 

Module 2. Types et cycle de vie des données 

• Comprendre les concepts fondamentaux des statistiques et leur application dans l'analyse des données 
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, des données quantitatives aux données qualitatives 
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés 
• Explorer les premières étapes du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données. 
• Étudier les processus de collecte de données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte 
• Explorer le concept de Datawarehouse en mettant l'accent sur les éléments du Datawarehouse et sur sa conception 
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux règles de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques 

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle 

• Maîtriser les fondamentaux de la science des données, couvrant les outils, les types et les sources d'analyse de l'information 
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données 
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle 
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification 
• Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques dans la manipulation et le traitement des données, en assurant l'efficacité et la qualité dans la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle 

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation 

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration de données 
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents 
• Développer des compétences pour la préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données en vue de leur utilisation dans l'exploration de données 
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte 
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données 
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle 

• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes 
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace 
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes 
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications 
• Étudier les algorithmes avec Heaps, en analysant leur mise en œuvre et leur utilité pour une manipulation efficace des données 
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, en explorant leur application dans la représentation et la résolution de problèmes impliquant des relations complexes 
• Étudier les algorithmes de type Greedy, comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation 
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios 

Module 6. Systèmes intelligents 

• Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de leur fonctionnement et leur application en Intelligence Artificielle et en génie Logiciel 
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée 
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques 
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents 
• Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, en comprenant leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données 

• Présenter les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique 
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, comprendre leur structure et leurs applications 
• Évaluer les classificateurs en utilisant des techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données 
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique 
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application à l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens 
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour prédire des valeurs numériques à partir de données 
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetés 
• Explorer l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), comprendre comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning 

• Maîtriser les fondamentaux du Deep Learning, comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning 
• Explorer les opérations fondamentales des réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles 
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée 
• Comprendre l'enchaînement efficace des couches et des opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces 
• Utiliser des formateurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux 
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles 
• Réglage fin des hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, optimisant leur performance sur des tâches spécifiques 

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds 

• Résoudre les problèmes liés au gradient dans la formation des réseaux neuronaux profonds 
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle 
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement le taux de convergence du modèle 
• Comprendre et traiter le surajustement grâce à des stratégies spécifiques pendant la formation 
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour assurer une formation efficace et efficiente des réseaux neuronaux profonds 
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques 
• Explorer et appliquer les techniques Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles 
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel 
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter l'overfitting dans les réseaux neuronaux profonds 

Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow 

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour une manipulation efficace des données et des calculs 
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow 
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données 
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow 
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés 
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement 
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module 
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow dans des situations réelles 

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs 

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence dans le Deep Computer Vision 
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire les caractéristiques clés des images 
• Implémenter des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras 
• Analyser diverses architectures de Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes 
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet à l'aide de la bibliothèque Keras afin d'améliorer l'efficacité et les performances du modèle 
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques 
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer Vision 
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs 
• Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention 

• Développer des compétences en génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) 
• Appliquer les RNN dans la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes 
• Comprendre et appliquer les mécanismes de l'attention dans les modèles de traitement du langage naturel 
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques 
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur 
• Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers Hugging Face pour une mise en œuvre efficace de modèles avancés 
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques 
• Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RNN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel 

Module 13. Autoencodeurs, GANs, et Modèles de Diffusion 

• Développer des représentations de données efficaces en utilisant des Autoencoders, GANs et des Modèles de Diffusion 
• Effectuer une ACP en utilisant un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données 
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés 
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations visuelles efficaces des données 
• Analyser et appliquer l'efficacité des autoencodeurs clairsemés dans la représentation des données 
• Générer des images de mode à partir de l'ensemble de données MNIST à l'aide d’Autoencoders 
• Comprendre le concept des Réseaux Adversoriels Génératifs (GANs) et des Modèles de Diffusion 
• Implémenter et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GANs dans la génération de données 

Module 14. Informatique bio-inspirée  

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée 
• Analyser les stratégies d'exploration et d'exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques 
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation 
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif 
• Appliquer la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques 
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée 
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée 

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications 

• Développer des stratégies pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les services financiers 
• Analyser les implications de l'intelligence artificielle dans la fourniture de services de santé 
• Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé 
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité 
• Concevoir des solutions d'intelligence artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique 
• Évaluer la mise en œuvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'éducation 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans la sylviculture et l'agriculture pour améliorer la productivité 
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle 

Module 16. Améliorer la Productivité du Développement de Logiciels grâce à l'IA 

• Découvrez la mise en œuvre d'extensions d' IA indispensables dans Visual Studio Code afin d'améliorer la productivité et de faciliter le développement de logiciels 
• Acquérir une solide compréhension des concepts de base de l'IA et de son application dans le développement de logiciels, y compris les algorithmes d'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, les réseaux neuronaux, etc. 
• Maîtriser la configuration d'environnements de développement optimisés, garantissant que les étudiants peuvent créer des environnements propices aux projets d'IA 
• Appliquer des techniques spécifiques utilisant ChatGPT pour l'identification et la correction automatiques des améliorations possibles du code, en encourageant des pratiques de programmation plus efficaces 
• Promouvoir la collaboration entre différents professionnels de la programmation (des programmeurs aux ingénieurs de données en passant par les concepteurs de l'expérience utilisateur) afin de développer des solutions logicielles d'IA efficaces et éthiques 

Module 17. Architecture du Logiciel pour les QA Testing 

• Développer des compétences pour concevoir des plans de test robustes, couvrant différents types de testing et garantissant la qualité des logiciels 
• Reconnaître et analyser les différents types de cadres logiciels, tels que les cadres monolithiques, microservices ou orientés services 
• Acquérir une vue d'ensemble des principes et des techniques de conception de systèmes informatiques évolutifs et capables de traiter de grands volumes de données 
• Appliquer des compétences avancées dans la mise en œuvre de structures de données alimentées par l'IA afin d'optimiser les performances et l'efficacité des logiciels 
• Développer des pratiques de développement sécurisées, en se concentrant sur l'évitement des vulnérabilités pour assurer la sécurité des logiciels au niveau architectural 

Module 18. Projets Web avec IA 

• Développer des compétences complètes pour la mise en œuvre de projets web, de la conception du frontend à l'optimisation du backend, avec l'inclusion d'éléments d'IA 
• Optimiser le processus de déploiement des sites web, en incorporant des techniques et des outils pour améliorer la rapidité et l'efficacité 
• Intégrer l'IA dans l'informatique en nuage, permettant aux étudiants de créer des projets web hautement évolutifs et efficaces 
• Acquérir la capacité d'identifier des problèmes et des opportunités spécifiques dans les projets web où l'IA peut être appliquée efficacement, comme dans le traitement de texte, la personnalisation, la recommandation de contenu, etc. 
• Encourager les étudiants à se tenir au courant des dernières tendances et des derniers développements en matière d'IA pour une application adéquate dans les projets web 

Module 19. Applications mobiles avec l'IA 

• Appliquer des concepts avancés de clean architecture, de sources de données et de référentiels pour garantir une structure robuste et modulaire dans les applications mobiles avec l'IA 
• Développer des compétences pour concevoir des écrans interactifs, des icônes et des ressources graphiques en utilisant l'IA pour améliorer l'expérience de l'utilisateur dans les applications mobiles 
• Approfondir la configuration du framework d'application mobile et utiliser Github Copilot pour rationaliser le processus de développement 
• Optimiser les applications mobiles d'IA pour obtenir des performances efficaces, en tenant compte de la gestion des ressources et de l'utilisation des données 
• Effectuer des tests de qualité des applications mobiles d'IA, permettant aux étudiants d'identifier les problèmes et de déboguer les bogues 

Module 20. L'IA pour les QA Testing 

• Maîtriser les principes et les techniques de conception de systèmes informatiques évolutifs et capables de traiter de grands volumes de données 
• Appliquer des compétences avancées dans la mise en œuvre de structures de données alimentées par l'IA afin d'optimiser les performances et l'efficacité des logiciels 
• Comprendre et appliquer des pratiques de développement sécurisées, en mettant l'accent sur la prévention des vulnérabilités telles que l'injection, afin de garantir la sécurité des logiciels au niveau de l'architecture 
• Générer des tests automatisés, en particulier dans les environnements web et mobiles, en intégrant des outils d'IA pour améliorer l'efficacité du processus 
• Utiliser des outils avancés de QA alimentés par l'IA pour une détection plus efficace des bugs et une amélioration continue des logiciels 

Vous approfondirez l'intégration des éléments de Visual Studio Code et l'optimisation du code avec ChatGPT, grâce à un programme académique complet"