Un Certificat 100% en ligne avec lequel vous développerez des solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle. Vous vous démarquerez dans le domaine de la Robotique!" 

L'Industrie 4.0 révolutionne complètement les environnements organisationnels en mettant en œuvre des technologies telles que l'Intelligence Artificielle pour automatiser leurs flux de travail. Ainsi, les Agents Intelligents aident les institutions à mécaniser les tâches routinières, libérant les employés pour qu'ils se concentrent sur des activités plus stratégiques ou créatives. De cette manière, ces outils apportent également des avantages supplémentaires tels qu'une efficacité opérationnelle accrue et même une réduction des coûts de main-d'œuvre. En outre, les algorithmes sont utiles pour optimiser les processus commerciaux en identifiant les modèles, les tendances et les possibilités d'amélioration dans divers domaines (tels que la chaîne d'approvisionnement, la logistique, le marketing, etc.).

Dans ces conditions, TECH lance un Certificat en Agents Intelligents et l'Intelligence Artificielle. Composé de 150 heures d'enseignement, il a pour objectif de former les étudiants à l'utilisation pratique de diverses techniques et algorithmes d'Intelligence Artificielle (tels que les Réseaux de Neurones Artificiels). À cette fin, l'itinéraire académique ira de l'étude des Connexions Cerveau-Algorithme aux bases de l'Apprentissage Automatique et du Deep Learning. Tout au long du programme, les étudiants acquerront des compétences pratiques qui leur permettront de développer leurs processus de programmation. Le programme se penchera également sur la technique de l'Inférence Probabiliste, afin que les diplômés puissent modéliser un large éventail de situations, qui vont de la classification d'images à la prédiction météorologique.

En outre, le diplôme universitaire renforcera les concepts grâce à la méthodologie d'enseignement Relearning, créée par TECH. Ainsi, les étudiants atteindront, par la répétition, une maîtrise globale de leurs applications théoriques et pratiques les plus avancées. Il est à noter que cette formation ne sera pas soumise à des horaires rigides ou à des calendriers de contrôle continu. En ce sens, elle offre aux étudiants la possibilité d'autogérer leur progression académique. Pour ce faire, ils n'auront besoin que d'un appareil connecté à Internet pour accéder au Campus Professionnel et profiter d'une expérience éducative complète. 

Maîtrisez les Algorithmes d'Apprentissage par Renforcement grâce à la meilleure université numérique au monde selon Forbes" 

Ce Certificat en Agents Intelligents et Intelligence Artificielle 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 Ingénierie Robotique
• 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 maîtriserez les Réseaux de Kohonen pour effectuer des tâches d'Apprentissage Non Supervisé, telles que la classification et le regroupement de données"

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, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 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 appliquerez les Filtres de Gauss à votre Traitement des Images afin de lisser et d'éliminer le bruit dans les éléments visuels"

Grâce au système Relearning de TECH, vous apprendrez à votre propre rythme, sans dépendre de contraintes externes telles que les déplacements vers les centres d'études"

Ce diplôme universitaire, composé de 150 heures d'enseignement, permettra aux étudiants d'acquérir une solide compréhension des Agents Intelligents et de l'Intelligence Artificielle. En utilisant une approche théorique et pratique, le programme d'études se concentrera sur des aspects tels que la Robotique et les connexions entre le cerveau et les algorithmes. À son tour, le programme soulignera l'importance des techniques de Réseaux Neuronaux Artificiels pour que les robots perçoivent leur environnement, prennent des décisions autonomes et interagissent efficacement avec les humains. De même, le matériel pédagogique analysera en détail la procédure d'inférence Probabiliste pour que ces machines puissent raisonner de manière probabiliste dans des environnements incertains.

Vous réussirez professionnellement au titre d'Ingénieur en Robotique grâce à ce diplôme universitaire, d'une durée approximative de seulement 150 heures" 

Module 1. Agents intelligents. Application de l'Intelligence Artificielle aux Robots et Softbots

1.1. Agents Intelligents et Intelligence Artificielle

1.1.1. Robots Intelligents. Intelligence Artificielle
1.1.2. Agents Intelligents

1.1.2.1.Agents Hardware. Robots
1.1.2.2.Agents Software. Softbots

1.1.3. Applications à la Robotique

1.2. Connexion Cerveau-Algorithme

1.2.1. Inspiration biologique de l'Intelligence Artificielle 
1.2.2. Raisonnement mis en œuvre dans les Algorithmes. Typologie
1.2.3. Explicabilité des résultats dans les Algorithmes d'Intelligence Artificielle
1.2.4. Évolution des algorithmes jusqu'à Deep Learning

1.3. Algorithmes de recherche de l'Espace de Solution

1.3.1. Éléments dans les recherches de l'espace de solution
1.3.2. Algorithmes de recherche de solutions aux problèmes d'Intelligence Artificielle
1.3.3. Applications des Algorithmes de Recherche et d'Optimisation
1.3.4. Algorithmes de recherche appliqués à l'Apprentissage Automatique

1.4. Apprentissage Automatique 

1.4.1. Apprentissage automatique
1.4.2. Algorithmes d'Apprentissage Supervisé
1.4.3. Algorithmes d'Apprentissage No Supervisé
1.4.4. Algorithmes d'Apprentissage par Renforcement

1.5. Apprentissage Supervisé

1.5.1. Méthodes d'Apprentissage Supervisé 
1.5.2. Arbres de décision pour la classification
1.5.3. Machines à vecteurs de support
1.5.4. Réseaux neuronaux artificiels
1.5.5. Applications de l'Apprentissage Supervisé

1.6. Apprentissage Non supervisé 

1.6.1. Apprentissage Non Supervisé
1.6.2. Réseaux Kohonen
1.6.3. Cartes auto-organisées
1.6.4. Algorithme K-means

1.7. Apprentissage par Renforcement 

1.7.1. Apprentissage par Renforcement
1.7.2. Agents basés sur des processus de Markov
1.7.3. Algorithmes d'Apprentissage par Renforcement
1.7.4. L'apprentissage par Renforcement appliqué à la robotique

1.8. Réseaux Neuronaux Artificielle et Deep Learning 

1.8.1. Réseaux Neuronaux Artificiels. Typologie
1.8.2. Applications des Réseaux Neuronaux
1.8.3. Transformation de Machine Learning au Deep Learning
1.8.4. Application de Deep Learning

1.9. Inférence probabiliste

1.9.1. Inférence probabiliste
1.9.2. Types d'inférence et définition de la méthode
1.9.3. L'inférence bayésienne comme étude de cas
1.9.4. Techniques d'inférence non paramétrique
1.9.5. Filtres gaussiens

1.10. De la Théorie à la Pratique: Développement d'un Agent Intelligent Robotique 

1.10.1. Inclusion de modules d'apprentissage supervisé dans un agent robotique
1.10.2. Inclusion de modules d'apprentissage par renforcement dans un agent robotique
1.10.3. Architecture d'un agent robotique contrôlé par l'Intelligence Artificielle
1.10.4. Outils professionnels pour la mise en œuvre de l'agent intelligent
1.10.5. Phases de la mise en œuvre des algorithmes d'IA dans les agents robotiques

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