Grâce à ce programme 100 % en ligne, vous intégrerez des outils d'intelligence artificielle générative dans la planification, la mise en œuvre et l'évaluation d'activités éducatives"

Afin d'optimiser les projets éducatifs, les enseignants utilisent des outils d'IA pour enrichir l'expérience des élèves. Cependant, pour atteindre les résultats escomptés, les professionnels doivent avoir une connaissance étendue des stratégies d'application de l'IA en classe. Ainsi, ils seront en mesure de développer des ressources telles que des chatbots, des jeux d'apprentissage dynamiques et même des outils pour évaluer les performances des élèves.

Dans ce contexte, TECH met en œuvre ce programme sur l'intelligence artificielle dans l'éducation, où les considérations éthiques, juridiques et sociales associées seront également abordées. Grâce à une approche éminemment pratique, les enseignants acquerront des compétences tangibles pour mettre en œuvre des procédures d'IA dans l'environnement éducatif. Les diplômés approfondiront leur pratique pédagogique en se concentrant sur des acteurs tels que la personnalisation de l'apprentissage et l'amélioration continue, qui sont indispensables à l'adaptabilité du processus éducatif. Enfin, le programme analysera en détail les tendances émergentes en matière d'IA pour l'éducation, en veillant à ce que les participants soient au courant des dernières innovations en matière de technologie éducative.

Il convient de noter que ce programme universitaire est basé sur une méthodologie 100 % en ligne afin que les étudiants puissent apprendre à leur propre rythme. Pour ce faire, il suffit de disposer d'un appareil avec accès à Internet pour accéder aux ressources. Le parcours académique est basé sur la méthode innovante Relearning. Il s'agit d'un modèle d'enseignement fondé sur la répétition des contenus les plus importants, afin d'ancrer les connaissances dans l'esprit des étudiants. Pour enrichir l'apprentissage, le matériel est complété par un large éventail de ressources multimédias (telles que des résumés interactifs, des lectures supplémentaires ou des infographies) afin de renforcer les connaissances et les compétences. De cette manière, les élèves apprennent progressivement et naturellement, sans avoir à recourir à des efforts supplémentaires tels que la mémorisation. 

Vous voulez faciliter le retour d'information instantané ? Avec ce diplôme universitaire, vous identifierez les domaines à améliorer et offrirez un soutien personnalisé" 

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle en Éducation 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 en  Éducation 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour 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 

Grâce à la méthodologie révolutionnaire Relearning, vous intégrerez toutes les connaissances de manière optimale afin d'obtenir les résultats que vous recherchez"

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. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous stimulerez l'innovation et l'amélioration continue de l'éducation grâce à l'utilisation responsable de la technologie"

Vous disposerez d'un programme avancé et unique et serez en mesure de relever les défis du paysage éducatif axé sur l'apprentissage automatique"

Ce mastère spécialisé permettra aux enseignants d'acquérir les compétences et les connaissances nécessaires pour révolutionner le paysage éducatif. En combinant l'IA et la pédagogie moderne, les diplômés seront en mesure de développer des environnements d'apprentissage personnalisés. En outre, ils favoriseront l'innovation au sein de la classe et concevront des stratégies éducatives adaptées aux besoins des apprenants. En outre, les experts disposeront d'un prisme complet pour maîtriser les applications de l'IA, optimisant ainsi le processus d'enseignement et d'apprentissage. De cette manière, les spécialistes seront en mesure de relever les défis et de cultiver une éducation beaucoup plus efficace.

En un peu plus d'un an, vous donnerez un coup de pouce à votre carrière et maîtriserez les technologies les plus sophistiquées pour enrichir votre pratique pédagogique"

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 bases théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du 
• Deep Learning 
• Analyser l'informatique bio-inspirée et sa pertinence dans le développement de systèmes intelligents
• Analyser les stratégies actuelles d'intelligence artificielle dans divers domaines, en identifiant les opportunités et les défis
• Comprendre les principes éthiques fondamentaux liés à l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'éducation
• Analyser le cadre législatif actuel et les défis associés à la mise en œuvre de l'IA dans les contextes éducatifs
• Encourager la conception et l'utilisation responsables des solutions d'IA dans les contextes éducatifs, en tenant compte de la diversité culturelle et de l'équité entre les sexes 
• Fournir une compréhension approfondie des fondements théoriques de l'IA, y compris l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel
• Comprendre les applications et l'impact de l'IA dans l'enseignement et l'apprentissage, en évaluant de manière critique ses utilisations actuelles et potentielles

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'intelligence artificielle
• 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 étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données 
• Étudier les processus de collecte des 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 sa conception 
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux réglementations en matière de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques

Module 3. Les données dans l'intelligence artificielle  

• Maîtrisez les principes 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 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

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 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 en vue de leur utilisation dans le cadre de 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 de suppression 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
• Approche du 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 les algorithmes de tri, comprendre leurs performances et comparer leur efficacité dans différents contextes
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les algorithmes utilisant des 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, en comprenant 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 une variété de scénarios

Module 6. Systèmes intelligents  

• Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et son application dans l'intelligence artificielle et le 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), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes

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

• Maîtrisez les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, en comprenant 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 
• Affiner les hyperparamètres pour les réseaux neuronaux de Fine Tuning en optimisant leurs performances sur des tâches spécifiques

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds  

• Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'entraînement des réseaux neuronaux profonds
• Explorez et appliquez différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence des modèles
• 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 l'apprentissage 
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour assurer un entraînement efficace des réseaux neuronaux profonds
• Mettre en œuvre Transfer Learning  en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques 
• Explorer et appliquer les techniques de 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 le surajustement dans les réseaux neuronaux profonds

Module 10. Personnalisation de modèles et formation avec TensorFlow  

• Maîtrisez les principes 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 
• Implémentez le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow 
• Utilisez les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés
• Explorez le projet TensorFlow Datasets  pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement
• Développez 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 pour la Deep Computer Vision 
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractéristiques clés des images 
• Mettre en œuvre des couches de clustering et les utiliser dans des 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 en utilisant la bibliothèque Keras pour améliorer l'efficacité et la performance 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 (RRN) et l'Attention  

• Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents (RRN)
• Appliquer les RRN à la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
• Comprendre et appliquer les mécanismes attentionnels dans les modèles de traitement du langage naturel
• Analyser et utiliser les modèles Transformersdans des tâches NLP spécifiques
• Explorer l'application des modèles de Transformers dans le contexte du traitement d'images et de la vision par ordinateur
• Se familiariser avec la bibliothèque 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 
• Développez une application pratique de NLP qui intègre des mécanismes de RNN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel

Module 13. Autoencoders, GANs, et modèles de diffusion  

• Développer des représentations de données efficaces à l'aide d’Autoencoders, GANs et de modèles de diffusion 
• Effectuer une ACP à l'aide d'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 
• Mettre en œuvre 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 socialement adaptatifs 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 

• Élaborer 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'intelligence artificielle dans le domaine des soins de santé
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie 
• Appliquer les 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. Analyse des données et application des techniques d'IA pour la personnalisation de l'enseignement 

• Appliquer l'IA à l'analyse et à l'évaluation des données éducatives afin de favoriser l'amélioration continue des environnements éducatifs
• Définir des indicateurs de performance académique basés sur des données éducatives afin de mesurer et d'améliorer la performance des étudiants
• Mettre en œuvre des technologies et des algorithmes d'IA pour effectuer des analyses prédictives sur les données relatives aux résultats scolaires
• Réaliser des diagnostics personnalisés des difficultés d'apprentissage grâce à l'analyse des données d'IA, identifier les besoins éducatifs particuliers et concevoir des interventions ciblées
• Aborder la question de la sécurité et de la confidentialité dans le traitement des données éducatives lors de l'application d'outils d'IA, en veillant au respect de la réglementation et de l'éthique

Module 17. Développement de projets d'intelligence artificielle en classe 

• Planifier et concevoir des projets éducatifs qui intègrent efficacement l'IA dans les environnements éducatifs, en maîtrisant les outils spécifiques pour leur développement
• Concevoir des stratégies efficaces pour mettre en œuvre des projets d'IA dans des environnements d'apprentissage, en les intégrant dans des matières spécifiques afin d'enrichir et d'améliorer le processus éducatif
• Développer des projets éducatifs appliquant l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience d'apprentissage, en intégrant l'IA dans la conception de jeux éducatifs dans le cadre d'un apprentissage ludique
• Créer des chatbots  éducatifs pour aider les étudiants dans leurs processus d'apprentissage et résoudre leurs doutes, en incluant des agents intelligents dans les plateformes éducatives pour améliorer l'interaction et l'enseignement
• Mener une analyse continue des projets d'IA dans l'éducation pour identifier les domaines d'amélioration et d'optimisation

Module 18. Pratique de l'enseignement avec l'intelligence artificielle générative 

• Maîtriser les technologies d'intelligence artificielle générative pour leur application et leur utilisation efficaces dans les environnements éducatifs, en planifiant des activités éducatives efficaces
• Créer du matériel pédagogique à l'aide de l'IA générative pour améliorer la qualité et la variété des ressources d'apprentissage, ainsi que pour mesurer les progrès des étudiants de manière innovante
• Utiliser l'IA générative pour corriger les activités d'évaluation et les tests, en rationalisant et en optimisant ce processus 
• Intégrer les outils d'IA générative dans les stratégies pédagogiques afin d'améliorer l'efficacité du processus éducatif et de concevoir des environnements d'apprentissage inclusifs, dans le cadre de l'approche de la conception universelle
• Évaluer l'efficacité de l'IA générative dans l'éducation, en analysant son impact sur les processus d'enseignement et d'apprentissage

Module 19. Innovations et tendances émergentes dans le domaine de l'IA pour l'éducation 

• Maîtriser les outils et technologies émergents de l'IA appliqués à l'éducation pour leur utilisation efficace dans les environnements d'apprentissage
• Intégrer la réalité augmentée et virtuelle dans l'éducation pour enrichir et améliorer l'expérience d'apprentissage
• Appliquer l'IA conversationnelle pour faciliter le soutien pédagogique et favoriser l'apprentissage interactif entre les étudiants
• Mettre en œuvre des technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle pour surveiller l'engagement et le bien-être des étudiants dans la salle de classe
• Explorer l'intégration de la Blockchain et de l'IA dans l'éducation pour transformer l'administration de l'éducation et valider les certifications

Module 20. Éthique et législation de l'intelligence artificielle dans l'éducation 

• Identifier et appliquer des pratiques éthiques dans le traitement des données sensibles dans le contexte éducatif, en donnant la priorité à la responsabilité et au respect
• Analyser l'impact social et culturel de l'IA dans l'éducation, en évaluant son influence sur les communautés éducatives
• Comprendre la législation et les politiques relatives à l'utilisation des données dans les contextes éducatifs impliquant l'IA
• Définir l'intersection entre l'IA, la diversité culturelle et l'égalité des sexes dans les contextes éducatifs
• Évaluer l'impact de l'IA sur l'accessibilité à l'éducation, en garantissant l'équité dans l'accès à la connaissance

Ce mastère spécialisé combine les aspects techniques de l'intelligence artificielle avec une orientation pratique sur le développement de projets éducatifs"