Cette Formation pratique  vous permettra d'acquérir des compétences pratiques et une expérience concrète dans le développement et l'application d'algorithmes d'Intelligence Artificielle”

Selon des études récentes, le marché mondial de l'Intelligence Artificielle (IA) devrait atteindre 733,7 milliards de dollars, avec des applications allant de l'automatisation des processus à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et à des diagnostics médicaux plus précis. Les ingénieurs du monde entier adoptent des techniques d'IA avancées, telles que les réseaux neuronaux profonds et l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, pour développer des solutions innovantes qui améliorent l'efficacité opérationnelle et permettent une prise de décision en temps réel fondée sur les données.

Compte tenu de ce cadre, TECH  a développé une Formation pratique inédite en Intelligence Artificielle, qui consiste en un séjour de 120 heures en présentiel. Ainsi, pendant 3 semaines, les professionnels rejoindront une équipe composée de véritables experts dans ce domaine. Avec eux, ils participeront activement à des tâches telles que l'analyse de données, l'entraînement de réseaux neuronaux profonds ou la conception de modèles prédictifs, entre autres. Grâce à cela, ils acquerront des compétences multiples pour optimiser leurs procédures habituelles et fournir des services de qualité.

Il est à noter que, durant ce parcours, les ingénieurs bénéficieront du soutien d'un assistant tuteur, qui sera chargé de les guider et de résoudre leurs éventuels doutes. Ils bénéficieront ainsi d'un apprentissage réussi qui leur permettra d'élargir leurs perspectives professionnelles. Dans le même ordre d'idées, les étudiants seront hautement qualifiés pour faire le saut vers les institutions technologiques les plus prestigieuses, offrant les solutions les plus efficaces.

Cet itinéraire académique est exclusif à TECH et vous pourrez le développer à votre propre rythme grâce à sa méthodologie Realearning 100 % en ligne"

Les objectifs de la Formation pratique sont de fournir aux ingénieurs une compréhension profonde et pratique des principes fondamentaux et des applications avancées de l'Intelligence Artificielle. Grâce à des projets pratiques et des études de cas, les ingénieurs acquerront des compétences concrètes dans le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, de réseaux neuronaux et de traitement des données. En outre, la formation vise à familiariser les ingénieurs avec les outils et technologies de pointe dans le domaine, les préparant ainsi à relever des défis techniques complexes et à appliquer des solutions innovantes dans leurs domaines d'expertise respectifs.

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques
• Explorer les fondements théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans divers domaines, en identifiant les opportunités et les défis

Objectifs spécifiques

• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage de l'Intelligence Artificielle
• Explorer les étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Explorer le concept Datawarehouse (Base de Données), en mettant l'accent sur ses éléments constitutifs et sa conception
• Maîtriser les bases de la science des données, en couvrant les outils, les types et les sources pour l'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 des bonnes pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle
• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
• Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données pour l'exploration des données
• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, et explorer leur application dans la représentation et la résolution de problèmes qui impliquent des relations complexes
• 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 techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetées
• Explorer le text mining et le traitement du langage naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes
• Maîtriser les fondamentaux de l'Apprentissage Profonde, et comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning
• Réglage des hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, optimisant leur performance sur des tâches spécifiques
• Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
• Explorer et appliquer les techniques de Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles
• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
• Personnalisez 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
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs
• Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée
• Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité
• Analyser Les implications de l'Intelligence Artificielle dans la prestation de services sanitaires
• Élaborer des stratégies de mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers

Vous renforcerez votre capacité à résoudre des problèmes complexes en appliquant des algorithmes avancés et des techniques de traitement des données”