Si vous recherchez l'excellence professionnelle, rejoignez-nous et nous vous aiderons à l'atteindre"

Se former et se spécialiser dans l'informatique quantique est un pari gagnant. Elle l'est aujourd'hui et le sera sans doute encore plus à l'avenir. Un domaine d’intérêt clé et où l’informatique quantique s’avère la plus efficace est dans le domaine de Machine Learning et de son application dans de vrais problèmes proactifs, prédictifs et prescriptifs.

Ce certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique analyser dans quelles situations un avantage quantique pourrait être obtenu dans le contexte de l'analyse avancée et de l'intelligence artificielle pour le monde de l'ingénierie. L'objectif est de montrer les avantages que les technologies quantiques actuelles et futures peuvent apporter à l'apprentissage automatique, en se concentrant sur des algorithmes tels que les modèles basés sur des noyaux, l'optimisation et les réseaux convolutifs.

En outre, dans cette formation, le diplômé analysera les principaux cas d'utilisation qui existent pour la vision par ordinateur: classification, détection d'objets, identification d'objets, suivi d'objets. En outre, grâce à la ressource Transfer Learning, vous examinerez les modèles de réseaux actuellement disponibles pour faciliter l'apprentissage du modèle, en appliquant cette technique à votre projet industriel.

Comme il s'agit d'un certificat avancé 100% en ligne, l'étudiant n'est pas conditionné par des horaires fixes ou la nécessité de se déplacer vers un autre lieu physique. À l'aide d'un appareil doté d'un accès à internet, vous pouvez consulter le riche contenu qui vous aidera à acquérir les techniques de l'informatique quantique, pour atteindre l'élite du secteur informatique. Tout cela, à tout moment de la journée, en combinant, à votre propre rythme, votre vie professionnelle et personnelle avec votre vie académique.

Vous recherchez une qualification qui vous conduira progressivement et régulièrement vers l'acquisition des connaissances et des compétences dont vous avez besoin"

Ce certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Vision Artificielle et Informatique Quantique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques, avec lesquels il est conçu, fournissent des informations pratiques sur les disciplines indispensables à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques , pour réaliser 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 au contenu à partir de n'importe quel appareil, fixe ou portable, doté d'une connexion internet

Vous examinerez quels modèles de réseau sont actuellement disponibles, afin de faciliter la formation de notre modèle en appliquant la technique du Transfer Learning"

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

Augmentez vos compétences dans le développement de solutions sectorielles avec la Vision Artificielle et formez-vous au succès"

La formation et la spécialisation en Informatique Quantique est un pari gagnant pour stimuler votre carrière"

Le certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique est orienté vers une approche du sujet d'un point de vue pratique. Cela donne l'ingénieur un sentiment de sécurité, qui leur permettra d'être plus efficaces dans leur pratique quotidienne. L'application directe des connaissances acquises dans des projets réels est une valeur professionnelle ajoutée que très peu de professionnels spécialisés dans les Technologies de l'Information et de la Communication peuvent offrir. C'est précisément ce qui rend ce certificat avancé unique sur le marché, car les ingénieurs qui le suivent seront des professionnels uniques dans leur secteur.

Il sera essentiel d'acquérir les bonnes connaissances et de recevoir les bons conseils afin de pouvoir profiter des développements qui ont lieu et qui auront lieu dans les années à venir"

Objectifs généraux

• Analysez comment un ordinateur est capable d'identifier une image
• Déterminer comment fonctionne la couche de convolution et comment fonctionne le Transfer Learning
• Identifier les différents types d'algorithmes principalement utilisés en vision par ordinateur
• Démontrer les différences entre l'informatique quantique et l'informatique classique
• Analyser les fondements mathématiques de l'informatique quantique
• Déterminer les principaux opérateurs quantiques et développer des circuits quantiques opérationnels
• Analyser les avantages de l'informatique quantique dans des exemples de résolution de problèmes de "type" quantique
• Développer et démontrer les avantages de l'informatique quantique dans des exemples de résolution d'applications (jeux, exemples, programmes)
• Démontrer les différents types de projets réalisables avec les techniques Machine Learning classiques d'apprentissage automatique et l'état de l'art de l'informatique quantique
• Développer les concepts clés des états quantiques, en tant que généralisation des distributions de probabilité classiques, et ainsi être capable de décrire des systèmes quantiques de nombreux états
• Analyser comment coder l'information classique dans les systèmes quantiques
• Déterminer le concept des "méthodes à Kernel" utilisées dans les algorithmes classiques de Machine Learning
• Développer et mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage pour les modèles ML classiques dans les modèles quantiques, tels que PCA, SVM, réseaux neuronaux, etc.
• Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage pour les modèles DL dans les modèles quantiques, tels que GAN

Objectifs spécifiques

Module 1. R&D+I.A. Vision Informatique. Identification et Suivi des Objets

• Analyser ce qu'est la vision par ordinateur
• Déterminer les tâches typiques de la vision par ordinateur
• Analyser, étape par étape, le fonctionnement de la Convolution et comment fonctionne de Transfer Learning
• Identifier les mécanismes disponibles pour créer des images modifiées, basées sur les nôtres, afin de disposer de plus de données d'entraînement
• Compiler les tâches typiques qui peuvent être réalisées avec la vision par ordinateur
• Examiner les cas d'utilisation commerciale de la vision par ordinateur

Module 2. Quantum Computing. Un Nouveau Modèle de Calcul

• Analyser la nécessité de l'informatique quantique et identifier les différents types d'ordinateurs quantiques actuellement disponibles
• Préciser les principes fondamentaux de l'informatique quantique et ses caractéristiques
• Examiner les applications de l'informatique quantique, ses avantages et ses inconvénients
• Déterminer les principes fondamentaux des algorithmes quantiques et de leurs mathématiques internes
• Examinez l'espace de Hilbert de dimension 2n, les états des n-Qubits, les portes quantiques et leur réversibilité
• Démontrer la Téléportation Quantique
• Analysez l'algorithme de Deutsch, l'Algorithme de Shor et l'Algorithme de Grover
• Développer des exemples d'applications avec des algorithmes quantiques

Module 3. Quantum Machine Learning: Intelligence artificielle (I.A) du Futur

• Analyser les paradigmes de l'informatique quantique pertinents pour l'apprentissage automatique
• Examiner les différents algorithmes de ML disponibles dans l'informatique quantique, tant supervisés que non supervisés
• Déterminer les différents algorithmes de DL disponibles dans l'informatique quantique
• Pour justifier l'utilisation de la transformée de Fourier Quantique dans l'intégration de repères pour les modèles de ML quantiques, ainsi que pour la sélection des modèles de ML quantiques
• Développer des algorithmes quantiques purs pour résoudre les problèmes de ML quantique
• Générer des connaissances spécialisées sur les algorithmes hybrides (calcul quantique et calcul classique) pour résoudre les problèmes d'apprentissage
• Mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage sur des ordinateurs quantiques
• Établir le statut actuel du QML et son avenir immédiat

Il traite de l'informatique quantique, de manière compréhensible, simple et conviviale, afin d'entrer dans ce qui est sans doute l'avenir dans les prochaines années"