Vous maîtriserez les Algorithmes Génétiques et vous vous démarquerez professionnellement en proposant des solutions optimales à des problèmes complexes grâce à ce Certificat basé sur le Relearning”

L'Intelligence Artificielle a une myriade d'applications dans des secteurs en plein essor tels que les jeux vidéo. Les systèmes intelligents ont la capacité de développer des algorithmes avancés pour concevoir des personnages ayant un comportement et des compétences semblables à ceux des humains. Dans ce contexte, la Théorie des Jeux se concentre sur le comportement stratégique et les décisions prises par différents agents rationnels dans des situations d'interaction. De cette manière, les professionnels sont en mesure d'améliorer l'expérience des jeux et de développer des mécanismes plus gratifiants pour les utilisateurs. 

Face à cette réalité, TECH crée un programme pionnier d'Introduction à l'Intelligence Artificielle. Le programme examinera en détail les principes fondamentaux de cette branche, tels que l'Apprentissage Supervisé ou les Algorithmes Génétiques. De cette manière, les étudiants appliqueront efficacement ces concepts à leurs projets pratiques. En outre, le programme se penchera sur les Réseaux Neuraux, un modèle informatique qui permet aux machines d'apprendre et d'effectuer des tâches complexes grâce aux connexions synaptiques du cerveau humain. En outre, le programme abordera l'utilisation des thésaurus, des vocabulaires et des taxonomies pour classer les connaissances et optimiser le traitement des systèmes d'Intelligence Artificielle.

D'autre part, la formation est dispensée selon une méthodologie 100% en ligne. Ainsi, les étudiants pourront entamer leur processus d'apprentissage à tout moment de la journée et bénéficier d'horaires flexibles. La seule chose dont les étudiants auront besoin est un appareil électronique avec accès à Internet pour accéder à la plateforme virtuelle. Dans le même ordre d'idées, TECH applique le système d'enseignement innovant Relearning à tous ses diplômes. Cette méthode, qui consiste à réitérer progressivement les aspects les plus pertinents du contenu académique, permet aux étudiants d'élargir leurs connaissances de manière progressive et naturelle. 

Vous approfondirez la Théorie des Jeux pour modéliser et analyser l'interaction stratégique entre des agents rationnels dans une variété de situations concurrentielles”

Ce Certificat enIntroduction à l'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 Intelligence Artificielle
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique du programme fournit des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines 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 en Intelligence Artificielle
• 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

Souhaitez-vous vous spécialiser dans le domaine de l'Apprentissage Automatique? Réalisez-le avec ce diplôme universitaire en seulement 150 heures”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'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 disposerez des stratégies les plus avancées et les plus efficaces pour aborder des problèmes tels que la satisfiabilité des contraintes”

Un plan d'étude, basé sur la méthodologie révolutionnaire Relearning, qui vous permettra de consolider des concepts complexes de manière efficace et dynamique”

Ce Certificat permettra aux étudiants d'acquérir des bases solides sur les concepts fondamentaux, les techniques et les applications de l'Intelligence Artificielle. A cette fin, l'itinéraire académique abordera des sujets allant de la phase de recherche aux différents types d'algorithmes. En même temps, le syllabus fournira aux étudiants des approches avancées, parmi lesquelles se distingue la Planification comme Recherche Heuristique. De cette manière, les professionnels trouveront des solutions efficaces aux problèmes de programmation dans des environnements complexes ou dynamiques. Le contenu académique proposera également des lignes directrices pour la représentation des connaissances dans le Web Sémantique, afin d'améliorer l'interopérabilité des données.

Cette formation vous permettra mettre à jour vos connaissances dans un scénario réel, avec la rigueur scientifique maximale d'une institution à la pointe de la technologie telle que TECH”

Module 1. Intelligence Artificielle et Ingénierie des Connaissances

1.1. Introduction à l'Intelligence Artificielle et à l'Ingénierie des Connaissances

1.1.1. Brève histoire de l'Intelligence Artificielle
1.1.2. L'Intelligence Artificielle aujourd'hui
1.1.3. Le génie Connaissances

1.2. Recherche

1.2.1. Concepts de recherche courants
1.2.2.  Recherche non informée
1.2.3.  Recherche informée

1.3. Satisfaisabilité booléenne, Satisfaisabilité des contraintes et planification automatique

1.3.1. Satisfaisabilité booléenne
1.3.2. Problèmes de satisfaction des contraintes
1.3.3. Planification Automatique et PDDL
1.3.4. La planification en tant que Recherche Heuristique
1.3.5. Planification avec SAT

1.4. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.4.1. Théorie des Jeux
1.4.2. Minimax et élagage Alpha-Beta
1.4.3. Simulation: Monte Carlo

1.5. Apprentissage supervisé et non supervisé

1.5.1. Introduction à l'Apprentissage Automatique
1.5.2. Classification
1.5.3. Régression
1.5.4. Validation des résultats
1.5.5. Le regroupement (Clustering)

1.6. Réseaux neuronaux

1.6.1. Principes fondamentaux Biologiques
1.6.2. Modèle Informatique
1.6.3. Réseaux Neuronaux Supervisés et Non Supervisés
1.6.4. Perceptron simple
1.6.5. Perceptron multicouche

1.7. Algorithmes génétiques

1.7.1. L'histoire
1.7.2. Base biologique
1.7.3. Codage du problème
1.7.4. Génération de la population initiale
1.7.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.7.6. Évaluation des individus: fitness

1.8. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.8.1. Vocabulaires
1.8.2. Taxonomies
1.8.3. Thésaurus
1.8.4. Ontologies

1.9. Représentation de la connaissance: Web sémantique

1.9.1. Web Sémantique
1.9.2. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.9.3. Inférence/raisonnement
1.9.4. Linked Data

1.10. Systèmes experts et DSS

1.10.1. Systèmes experts
1.10.2. Systèmes d'aide à la décision

Avec ce programme universitaire, vous personnaliserez votre processus d'apprentissage en fonction de vos besoins, de votre situation et de votre emploi du temps. Inscrivez-vous dès maintenant!”