Devenez l'un des professionnels les plus demandés du moment. Formez-vous au mastère spécialisé en Intelligence Artificielle et Ingénierie de la Connaissance avec ce programme complet en ligne"

Les développements basés sur l'intelligence artificielle ont déjà atteint de nombreuses applications dans le domaine de l'ingénierie. De l'automatisation de nombreuses procédures dans l'industrie et les entreprises, au contrôle des processus lui-même. Cela signifie que les professionnels de l'ingénierie doivent connaître et maîtriser le fonctionnement de ces techniques complexes. 

Cette connaissance essentielle devient également la première étape pour accéder à la capacité de développement de ce type de technologie. 
réel est proposé afin de pouvoir évaluer la pertinence de son application dans ce propre projet, en évaluant ses indications réelles, la manière dont il est développé et les attentes que l'on peut avoir par rapport aux résultats. 

Grâce à l'expérience, vous apprendrez à développer les connaissances nécessaires pour progresser dans ce domaine de travail. Cet apprentissage, qui nécessite nécessairement de l'expérience, est concilié par une formation à distance et un enseignement pratique, offrant une option unique pour donner à votre CV le coup de pouce que vous recherchez. 

Rejoignez l'élite avec cette formation d’une grande efficacité éducative, et épanouissez-vous dans votre carrière professionnelle"

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle et Ingénierie de la Connaissance, contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Dernières technologies en matière de softwares d'enseignement en ligne
• Système d'enseignement intensément visuel, soutenu par des contenus graphiques et schématiques faciles à assimiler et à comprendre
• Développement d'études de cas présentées par des experts actifs
• Systèmes vidéo interactifs de pointe
• Enseignement basé sur la télé-pratique
• Systèmes de mise à jour et de recyclage continus
• Apprentissage auto-adaptatif: compatibilité totale avec d'autres professions
• Exercices pratiques pour l'auto-évaluation et la vérification de l'apprentissage
• Groupes de soutien et synergies éducatives: questions à l'expert, forums de discussion et de connaissances
• Communication avec l'enseignant et travail de réflexion individuel
• Disponibilité des contenus à partir de tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet
• Banques de documents justificatifs disponibles en permanence, y compris après le programme

Un mastère spécialisé qui vous permettra de travailler dans tous les domaines de l'Intelligence Artificielle et de l'Ingénierie de la Connaissance avec la solvabilité d'un professionnel de haut niveau"

Notre corps enseignant est composé de professionnels issus de différents domaines liés à cette spécialité. De cette façon, l'objectif visé par la mise à jour éducative est offert. Un cadre multidisciplinaire de professionnels formés et expérimentés dans différents environnements, qui développeront efficacement les connaissances théoriques, mais surtout, mettront à votre service les connaissances pratiques issues de leur propre expérience: une des qualités différentielles de cette formation.

Cette maîtrise du sujet est complétée par l'efficacité de la conception méthodologique. Conçu par une équipe pluridisciplinaire d'experts en e-learning, il intègre les dernières avancées en matière de technologie éducative. Ainsi, vous pourrez étudier avec une gamme d'outils multimédias pratiques et polyvalents qui vous donneront l'opérabilité dont vous avez besoin dans votre formation. 

La conception de ce programme est basée sur l'apprentissage par les problèmes: une approche qui conçoit l'apprentissage comme un processus éminemment pratique. Pour y parvenir à distance, on utilise la télépratique. À l'aide d'un système vidéo interactif innovant et du Learning from an Expert, vous serez en mesure d'acquérir les connaissances comme si vous aviez affaire à l'hypothèse que vous apprenez en ce moment. Un concept qui permet d'intégrer et de fixer votre apprentissage de manière plus réaliste et permanente.

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Avec l'expérience de professionnels actifs, experts en Intelligence Artificielle et Ingénierie de la Connaissance"

Notre objectif est de former des professionnels hautement qualifiés pour une expérience professionnelle. Un objectif qui est complété, de manière globale, par la promotion du développement humain qui jette les bases d'une société meilleure. Cet objectif se concrétise en aidant les professionnels à accéder à un niveau de compétence et de contrôle beaucoup plus élevé. Un objectif qui, en quelques mois seulement, peut être atteint grâce à un entraînement de haute intensité et de haute précision.

Si votre objectif est de réorienter vos capacités vers de nouvelles voies de réussite et de développement, ce programme est fait pour vous: une formation qui aspire à l'excellence"

Objectifs généraux

• Former scientifiquement et technologiquement à la pratique de l'ingénierie informatique
• Obtenir des connaissances complètes dans le domaine de l'informatique
• Obtenir des connaissances complètes dans le domaine de la structure informatique
• Acquérir les connaissances nécessaires en matière de génie logiciel 
• Passer en revue les fondements mathématiques, statistiques et physiques essentiels à cette matière 

Objectifs spécifiques

Module 1. Fondamentaux de la Programmation 

• Comprendre la structure de base d'un ordinateur, les logiciels et les langages de programmation à usage général 
• Apprenez à concevoir et à interpréter des algorithmes, qui constituent la base nécessaire au développement de logiciels 
• Comprendre les éléments essentiels d'un programme informatique, tels que les différents types de données, les opérateurs, les expressions, les instructions, les instructions d'entrée/sortie et de contrôle 

Module 2. Structure des données 

• Comprendre les différentes structures de données disponibles dans les langages de programmation polyvalents, tant statiques que dynamiques, et acquérir les connaissances essentielles pour la manipulation des fichiers 
• Comprendre les types de données abstraits, les types de structures de données linéaires, les structures de données hiérarchiques simples et complexes et leur mise en œuvre en C++ 
• Comprendre le fonctionnement des structures de données avancées autres que les structures habituelles 
• Comprendre la théorie et la pratique liées à l'utilisation des tas et des files d'attente prioritaires 
• Apprendre le fonctionnement des tables de hachage, comme les types de données abstraites et les fonctions 

Module 3. Algorithme et complexité 

• Connaître les différentes techniques de test des programmes informatiques et l'importance de générer une bonne documentation en même temps qu'un bon code source 
• Apprendre les bases du langage de programmation C++, l'un des langages de programmation les plus utilisés dans le monde 
• Apprendre les bases de la programmation en langage C++, notamment les classes, les variables, les expressions conditionnelles et les objets 
• Comprendre la théorie des graphes, ainsi que les algorithmes et concepts avancés relatifs aux graphes 

Module 4. Conception avancés d'algorithmes 

• Apprendre les principales stratégies de conception d'algorithmes, ainsi que les différentes méthodes et mesures pour le calcul des algorithmes 
• Apprendre les principaux algorithmes de tri utilisés dans le développement de logiciels 
• Comprendre comment différents algorithmes fonctionnent avec des arbres, des tas et des graphes 
• Comprendre le fonctionnement des algorithmes avides, leur stratégie et des exemples de leur utilisation dans les principaux problèmes connus Nous apprendrons également l'utilisation des algorithmes gourmands sur les graphes 
• Nous apprendrons les principales stratégies de recherche de chemin minimum, avec l'approche des problèmes essentiels du domaine et des algorithmes pour leur résolution 
• Comprendre la technique du backtracking et ses principales utilisations, ainsi que d'autres techniques alternatives 
• Approfondissez la conception avancée d'algorithmes, en analysant les algorithmes récursifs et de division et de conquête, ainsi qu'en effectuant des analyses amorties 
• Comprendre les concepts de la programmation dynamique et les algorithmes pour les problèmes de NP 
• Comprendre le fonctionnement de l'optimisation combinatoire, ainsi que les différents algorithmes de randomisation et les algorithmes parallèles 
• Connaître et comprendre le fonctionnement des différentes méthodes de recherche locale et de recherche de candidats 

Module 5. Logique computationnelle 

• Apprendre les mécanismes de la vérification formelle des programmes et de la vérification itérative des programmes, y compris la logique du premier ordre et le système formel de Hoare 
• Apprendre le fonctionnement de certaines des principales méthodes numériques telles que la méthode de bissection, la méthode de Newton Raphson et la méthode de la sécante 
• Apprendre les principes fondamentaux de la logique informatique, à quoi elle sert et la justification de son utilisation 
• Connaître les différentes stratégies de formalisation et de déduction en logique propositionnelle, notamment le raisonnement naturel, la déduction axiomatique et la déduction naturelle, ainsi que les règles primitives du calcul propositionnel 
• Acquérir des connaissances avancées en logique propositionnelle, en approfondissant sa sémantique et les principales applications de cette logique, comme les circuits logiques 
• Comprendre la logique des prédicats à la fois pour le calcul de la déduction naturelle des prédicats et pour les stratégies de formalisation et de déduction de la logique des prédicats 
• Comprendre les bases du langage naturel et son mécanisme déductif 

Module 6. Intelligence Artificielle et Ingénierie de la Connaissance 

• Poser les bases de l'intelligence artificielle et de l'ingénierie des connaissances en retraçant brièvement l'histoire de l'intelligence artificielle jusqu'à aujourd'hui
• Comprendre les concepts essentiels de la recherche en intelligence artificielle, tant la recherche informée que la recherche non informée 
• Comprendre comment l'intelligence artificielle fonctionne dans les jeux 
• Apprendre les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux et l'utilisation des algorithmes génétiques 
• Acquérir les mécanismes appropriés pour représenter les connaissances, notamment dans la perspective du web sémantique 
• Comprendre le fonctionnement des systèmes experts et des systèmes d'aide à la décision 

Module 7. Systèmes intelligents 

• Apprendre tous les concepts liés à la théorie et à l'architecture des agents et à leur processus de raisonnement
• Assimiler la théorie et la pratique des concepts d'information et de connaissance, ainsi que les différentes manières de représenter la connaissance 
• Comprendre la théorie liée aux ontologies, ainsi qu'apprendre les langages pour les ontologies et les logiciels pour la création d'ontologies 
• Apprendre différents modèles de représentation des connaissances, tels que les vocabulaires, les taxonomies, les thésaurus et les cartes heuristiques, entre autres 
• Comprendre le fonctionnement des raisonneurs sémantiques, des systèmes à base de connaissances et des systèmes experts 
• Connaître le fonctionnement du web sémantique, son état actuel et futur, ainsi que les applications basées sur le web sémantique 

Module 8. Apprentissage automatique et exploration de données 

• Introduire les processus de découverte de connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique 
• Apprendre les méthodes d'exploration et de prétraitement des données, ainsi que les différents algorithmes basés sur les arbres de décision 
• Comprendre le fonctionnement des méthodes bayésiennes et des méthodes de régression et de réponse continue 
• Comprendre les différentes règles de classification et l'évaluation des classifieurs en apprenant à utiliser les matrices de confusion et l'évaluation numérique, la statistique de Kappa et la courbe ROC 
• Acquérir les connaissances essentielles en matière de text mining, de traitement du langage naturel (NLP) et de clustering 
• Approfondir la connaissance des réseaux neuronaux, des réseaux neuronaux simples aux réseaux neuronaux récurrents 

Module 9. Systèmes multi-agents et perception computationnelle 

• Comprendre les concepts de base et avancés liés aux agents et aux systèmes multi-agents 
• Étudier la norme FIPA pour les agents, en tenant compte de la communication entre agents, de la gestion et de l'architecture des agents, entre autres 
• Approfondir l'apprentissage de la plateforme JADE (Java Agent DEvelopment Framework), en apprenant à programmer les concepts de base et avancés, y compris les questions de communication et de découverte des agents 
• Poser les bases du traitement du langage naturel, comme la reconnaissance automatique de la parole et la linguistique computationnelle 
• Comprendre en profondeur le fonctionnement de la vision artificielle, de l'analyse des images numériques, de la transformation et de la segmentation des images 

Module 10. Informatique bio-inspirée 

• Introduire le concept de calcul bio-inspiré, ainsi que comprendre le fonctionnement des différents types d'algorithmes d'adaptation sociale et d'algorithmes génétiques 
• Étudier en profondeur les différents modèles de calcul évolutif, en connaissant leurs stratégies, leur programmation, leurs algorithmes et les modèles basés sur l'estimation de la distribution 
• Comprendre les principales stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques 
• Comprendre le fonctionnement de la programmation évolutionnaire appliquée aux problèmes d'apprentissage et aux problèmes multi-objectifs
• Apprenez les concepts essentiels liés aux réseaux neuronaux et comprenez le fonctionnement de cas d'utilisation réels appliqués à des domaines aussi divers que la recherche médicale, l'économie et la vision artificiell

Une voie vers la formation et la croissance professionnelle qui vous propulsera vers une plus grande compétitivité sur le marché du travail’’