Grâce à ce Mastère hybride, vous développerez des compétences techniques spécialisées dans l'apprentissage automatique, l'exploration de données, les réseaux neuronaux et le traitement du langage naturel’’

L'Intelligence Artificielle (IA) a connu des avancées significatives ces dernières années, transformant diverses industries grâce à des technologies émergentes telles que les grands modèles de langage et les réseaux neuronaux profonds. Les ingénieurs mettent en œuvre ces technologies pour optimiser les processus.

C'est ainsi qu'est né ce Mastère hybride, qui abordera l'évolution historique de l'IA, les principes des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, ainsi que l'importance de la structuration des données à travers les thésaurus et les taxonomies. Il se concentrera également sur les concepts fondamentaux des statistiques, la classification des données et leur cycle de vie, y compris la planification, la collecte et le stockage des Datawarehouses.

Le cours se concentrera également sur la science des données et l'exploration des données, en fournissant aux ingénieurs des outils et des techniques pour l'extraction, la transformation et la visualisation des informations, ainsi que pour la préparation et le nettoyage des données. Les stratégies de conception d'algorithmes, l'analyse de l'efficacité des algorithmes et la théorie des agents seront également introduites, ainsi que la représentation des connaissances et le web sémantique.

Enfin, l'apprentissage supervisé et non supervisé sera abordé, ainsi que les techniques avancées de Deep Learning. Les professionnels seront également en mesure de personnaliser des modèles avec TensorFlow et d'appliquer le Deep Learning au traitement du langage naturel. Le diplôme culminera avec l'étude des autoencodeurs, des GAN et des modèles de diffusion, ainsi que de l'informatique bio-inspirée et des stratégies de mise en œuvre de l'IA dans divers secteurs.

Dans ce contexte, TECH a conçu un programme universitaire qui combine la théorie 100% en ligne avec un séjour pratique de 3 semaines dans les entreprises les plus renommées du secteur. Ainsi, la première moitié de la formation sera adaptée à l'emploi du temps professionnel et personnel du diplômé, qui n'aura besoin que d'un appareil électronique doté d'une connexion Internet. En outre, il sera basé sur la méthodologie révolutionnaire du réapprentissage, qui consiste à répéter des concepts clés pour une assimilation optimale et organique du contenu.

Vous élargirez vos opportunités professionnelles, en vous positionnant à la pointe de l'innovation technologique et en étant très compétitif sur un marché de l'emploi en constante évolution’’

Ce Mastère hybride en Intelligence Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de 100 cas pratiques présentés par des experts en Intelligence Artificielle
• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique fournit des informations essentiel sur les disciplines indispensables à la pratique professionnelle
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Tout cela sera complété par des cours théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• Disponibilité des contenus à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
• En outre, vous pourrez effectuer un stage pratique dans l'une des meilleures entreprises

Vous passerez un séjour intensif de trois semaines dans une institution prestigieuse spécialisée dans l'Intelligence Artificielle, où vous acquerrez les compétences nécessaires pour dynamiser votre carrière d'ingénieur’’

Dans cette proposition de Mastère, de nature professionnalisante et de modalité d'apprentissage hybride, le programme vise à mettre à jour les professionnels dans le domaine de l'informatique. Les contenus sont basés sur les dernières données scientifiques et orientés de manière didactique pour intégrer les connaissances théoriques dans la pratique.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, il permettra au professionnel de l'Informatique d'apprendre de manière située et contextuelle, c'est-à-dire dans un environnement simulé qui fournira un apprentissage immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles. La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le médecin devra essayer de résoudre les différentes situations de 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 vous plongerez dans la science des données, les techniques d'exploration et de visualisation, ainsi que dans la préparation et le nettoyage des données pour l'exploration des données, grâce à une vaste bibliothèque de ressources multimédias"

Vous serez immergé dans les techniques avancées d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que dans l'application du Deep Learning, grâce aux meilleurs supports pédagogiques, à la pointe de l'éducation"

Le diplôme académique développera des compétences clés pour les ingénieurs, les dotant de compétences techniques avancées et d'une expertise dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données et la conception de réseaux neuronaux. Les professionnels seront en mesure d'appliquer des méthodes innovantes pour résoudre des problèmes complexes, en utilisant des outils et des techniques de pointe, tels que TensorFlow, et des modèles de Deep Learning. En outre, les compétences en matière de gestion des données, d'analyse prédictive et d'optimisation des algorithmes seront renforcées, préparant les professionnels à diriger des projets d'IA et à relever les défis émergents.

Vous acquerrez une compréhension approfondie de plusieurs concepts clés, tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données et les réseaux neuronaux, avec le soutien de la méthodologie Relearning’’

Compétences générales

• Maîtriser les techniques d'exploration de données, y compris la sélection, le prétraitement et la transformation de données complexes
• Concevoir et développer des systèmes intelligents capables d'apprendre et de s'adapter à des environnements changeants
• Maîtriser les outils d'apprentissage automatique et leur application dans l'exploration de données pour la prise de décision
• Employer les Autoencoders, les GAN et les Modèles de Diffusion pour résoudre les défis spécifiques de l'IA
• Mettre en œuvre un réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale
• Appliquer les principes fondamentaux des réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes spécifiques

Compétences spécifiques

• Appliquer des techniques et des stratégies d'IA pour améliorer l'efficacité dans le secteur retail
• Approfondir la compréhension et l'application des algorithmes génétiques
• Mettre en œuvre des techniques de débruitage à l'aide d'encodeurs automatiques
• Créer efficacement des ensembles de données d'entraînement pour les tâches de Traitement du Langage Naturel (NLP)
• Exécuter des couches de regroupement et leur utilisation dans des modèles de ´Vision Informatique Profonde avec Keras
• Utiliser les fonctions et les graphes de TensorFlow pour optimiser les performances des modèles personnalisés
• Optimiser le développement et l'application des chatbots et des assistants virtuels, en comprenant leur fonctionnement et leurs applications potentielles
• Maîtriser la réutilisation des couches pré-entraînées afin d'optimiser et d'accélérer le processus d'apprentissage
• Construire le premier réseau neuronal, en appliquant les concepts appris en pratique
• Activer le Perceptron Multicouche (MLP) à l'aide de la bibliothèque Keras
• Appliquer les techniques d'exploration et de prétraitement des données, identifier et préparer les données pour une utilisation efficace dans les modèles d'apprentissage automatique
• 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
• Étudier les langages et les logiciels pour la création d'ontologies, en utilisant des outils spécifiques pour le développement de modèles sémantiques
• Développer des techniques de nettoyage des données pour garantir la qualité et l'exactitude des informations utilisées dans les analyses ultérieures

Vous renforcerez vos compétences analytiques et de résolution de problèmes, ainsi que votre capacité à concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes intelligents et des modèles d'IA. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?’’