Grâce à ce mastère spécialisé 100 % en ligne, vous aborderez l'impact du Big Data en Odontologie, en examinant les concepts et les applications clés"

L'Informatique Bio-inspirée est un domaine interdisciplinaire qui s'inspire de la nature et des processus biologiques pour concevoir des algorithmes. Son objectif principal est de s'attaquer à des problèmes complexes et de trouver des solutions innovantes. Par exemple, cet outil est utile pour résoudre des problèmes d'optimisation dans la planification d'itinéraires, la conception de réseaux et l'allocation de ressources. De même, les systèmes bio-inspirés sont utilisés dans la détection des anomalies en modélisant le comportement de systèmes complexes (tels que les réseaux informatiques) afin d'identifier les menaces ou les attaques. 

Dans ce contexte, TECH développe une formation universitaire qui étudiera en profondeur l'informatique bio-inspirée, en prenant en compte les algorithmes d'adaptation sociale. Le programme d'études analysera différentes stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques. Le programme examinera également la programmation développementale appliquée aux troubles de l'apprentissage. La formation fournira également aux étudiants des technologies émergentes pour améliorer leur pratique dentaire, y compris l'impression 3D, les systèmes robotiques et la télédentisterie. Cela permettra aux diplômés de fournir des services de haute qualité, tout en se différenciant des autres. 

En outre, la méthode révolutionnaire du Relearning est utilisée pour garantir un apprentissage progressif aux étudiants. Il a été scientifiquement prouvé que ce modèle d'enseignement, dont TECH est un pionnier, permet d'assimiler progressivement les connaissances. À cette fin, il est basé sur la répétition de concepts clés afin qu'ils restent dans la mémoire sans l'effort supplémentaire qu'implique la mémorisation. Parallèlement, le syllabus est complété par diverses ressources audiovisuelles, notamment des vidéos explicatives, des résumés interactifs et des infographies. Il suffit aux étudiants de disposer d'un appareil électronique (téléphone portable, ordinateur ou tablette) avec accès à Internet pour accéder au Campus Virtuel et approfondir leurs connaissances grâce aux contenus académiques les plus innovants. En outre, la formation universitaire comprend des études de cas réels dans des environnements d'apprentissage simulés.

Obtenez des bases solides sur les principes de l'Intelligence Artificielle en odontologie. Actualisez-vous grâce à un programme académique avancé et adaptable!" 

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans l’Odontologie 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 l’Odontologie
• 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 serez en mesure d'interpréter des images dentaires par le biais d'applications de l'Intelligence Informatique, grâce aux ressources multimédias les plus innovantes" 

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle dans cette formation, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés et d'organismes de premier plan de sociétés de référence et d'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. 

L'utilisation de l'Apprentissage Automatique en Odontologie améliorera la précision de vos diagnostics et de vos traitements"

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

Ce programme universitaire fournira aux spécialistes un éventail de compétences techniques et de connaissances spécialisées leur permettant d'appliquer efficacement l'IA au diagnostic, au traitement et à la gestion de la santé bucco-dentaire. Ainsi, le parcours académique se concentrera sur une compréhension approfondie des principes fondamentaux de l'IA, ainsi que sur son application spécifique dans l'interprétation des images radiographiques, l'analyse des données cliniques et le développement d'outils prédictifs pour les conditions odontologiques.

Vous donnerez la priorité à la confidentialité et à l'intégrité des informations relatives aux patients, ce qui permettra de maintenir la sécurité des patients à tout moment"

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
• Explorer l'informatique bio-inspirée et sa pertinence dans le développement de systèmes intelligents
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis
• Acquérir une solide compréhension des principes de Machine Learning et de leur application spécifique dans les contextes dentaires
• Analyser les données dentaires, y compris les techniques de visualisation pour améliorer les diagnostics
• Acquérir une solide compréhension des principes de l'apprentissage automatique et de leur application spécifique dans les contextes dentaires
• Comprendre les considérations éthiques et de confidentialité associées à l'application de l'IA en Odontologie
• Explorer les défis éthiques, les réglementations, la responsabilité professionnelle, l'impact social, l'accès aux soins dentaires, la durabilité, l'élaboration de politiques, l'innovation et les perspectives d'avenir dans l'application de l'IA à l'Odontologie

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 dans la résolution de 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. Principes Fondamentaux de l'IA dans l'Odontologie

• Acquérir une solide connaissance des principes de base de Machine Learning et de son application spécifique dans les contextes odontologiques
• Apprendre des méthodes et des outils pour analyser les données dentaires, ainsi que des techniques de visualisation qui améliorent l'interprétation et le diagnostic
• Développer une compréhension approfondie des considérations éthiques et de confidentialité associées à l'application de l'IA en odontologie, en promouvant des pratiques responsables dans l'utilisation de ces technologies dans des contextes cliniques
• Familiariser les étudiants avec les diverses applications de l'IA dans le domaine de l'Odontologie, telles que le diagnostic des maladies bucco-dentaires, la planification des traitements et la gestion des soins aux patients
• Concevoir des plans de traitement dentaire personnalisés en fonction des besoins spécifiques de chaque patient, en tenant compte de facteurs tels que la génétique, les antécédents médicaux et les préférences individuelles

Module 17. Diagnostic et planification du traitement odontologiques assistés par l'IA 

• Acquérir des connaissances spécialisées dans l'utilisation de l'IA pour la planification du traitement, y compris la modélisation 3D, l'optimisation du traitement orthodontique et la personnalisation des plans de traitement
• Développer des compétences avancées dans l'application de l'IA pour le diagnostic précis des maladies bucco-dentaires, y compris l'interprétation des images dentaires et la détection des pathologies
• Acquérir les compétences nécessaires pour utiliser les outils d'IA pour le suivi de la santé bucco-dentaire et la prévention des maladies bucco-dentaires, en intégrant efficacement ces technologies dans la pratique odontologique
• Recueillir, gérer et utiliser les données cliniques et radiographiques dans la planification du traitement par l'IA
• Permettre aux étudiants d'évaluer et de sélectionner les technologies d'IA appropriées pour leur pratique odontologique, en tenant compte d'aspects tels que la précision, la fiabilité et l'évolutivité

Module 18. Innovations et Applications Pratiques de l'IA en Odontologie

• Développer des compétences spécialisées dans l'application de l'IA à l'impression 3D, à la robotique, au développement de matériaux dentaires, à la gestion clinique, à la télédentisterie et à l'automatisation des tâches administratives, en abordant divers domaines de la pratique odontologique
• Acquérir la capacité de mettre en œuvre stratégiquement l'IA dans l'enseignement et la formation dentaires, en veillant à ce que les professionnels soient équipés pour s'adapter aux innovations technologiques en constante évolution dans le domaine odontologique
• Développer des compétences spécialisées dans l'application de l'IA à l'impression 3D, à la robotique, au développement de matériaux dentaires et à l'automatisation des tâches administratives
• Utiliser l'IA pour analyser le retour d'information des patients, optimiser la gestion clinique dans les cliniques dentaires afin d'améliorer l'expérience des patients
• Mettre en œuvre stratégiquement l'IA dans l'enseignement dentaire, en veillant à ce que les professionnels soient équipés pour s'adapter aux innovations technologiques en constante évolution dans le domaine odontologique

Module 19. Analyse avancée et traitement des données en Odontologie

• Traiter de grands ensembles de données en odontologie, en comprenant les concepts et les applications du Big Data, ainsi que la mise en œuvre de techniques d'exploration de données et d'analyse prédictive
• Acquérir une expertise dans l'application de l'IA dans divers aspects, tels que l'épidémiologie dentaire, la gestion des données cliniques, l'analyse des réseaux sociaux et la recherche clinique, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique
• Développer des compétences avancées dans la gestion de grands ensembles de données en odontologie, en comprenant les concepts et les applications du Big Data, ainsi que la mise en œuvre de techniques d'exploration de données et d'analyse prédictive
• Employer des outils d'IA pour surveiller les tendances et les modèles de santé bucco-dentaire, contribuant ainsi à une gestion plus efficace
• Explorer et discuter les différentes façons dont l'analyse des données est utilisée pour améliorer la prise de décision clinique, la gestion des soins aux patients et la recherche en Odontologie

Module 20. Éthique, réglementation et avenir de l'IA en Odontologie

• Comprendre et aborder les défis éthiques liés à l'utilisation de l'IA en odontologie, en promouvant des pratiques professionnelles responsables
• Étudier les réglementations et les normes relatives à l'application de l'IA en Odontologie, en développant des compétences en matière de formulation de politiques pour garantir des pratiques sûres et éthiques
• Aborder l'impact social, éducatif, commercial et durable de l'IA en Odontologie pour s'adapter aux changements de la pratique odontologique à l'ère de l'IA avancée
• Gérer les outils nécessaires pour comprendre et relever les défis éthiques liés à l'utilisation de l'IA en Odontologie, en promouvant une pratique professionnelle responsable
• Fournir aux étudiants une compréhension approfondie de l'impact social, commercial et durable de l'IA dans le domaine de l’Odontologie, en les préparant à diriger et à s'adapter aux changements qui surviennent au cours de leur pratique professionnelle

Vous vous familiariserez avec les applications les plus récentes de l'Intelligence Artificielle et les appliquerez à votre pratique clinique quotidienne en tant que dentiste"