DiplĂ´me universitaire
La plus grande faculté d’informatique au monde”
Présentation
Avec ce mastère spĂ©cialisĂ©, vous dĂ©couvrirez comment l'Intelligence Artificielle transforme les industries et vous vous prĂ©parerez Ă conduire le changement"Â
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L'IA transforme de nombreux secteurs, de la santĂ© Ă la logistique, en passant par l'automobile et le commerce Ă©lectronique. Sa capacitĂ© Ă automatiser les tâches rĂ©pĂ©titives et Ă amĂ©liorer l'efficacitĂ© a entraĂ®nĂ© une demande croissante de professionnels capables de maĂ®triser diffĂ©rents types d'algorithmes d'apprentissage automatique. Dans un secteur aussi nouveau et en constante Ă©volution, il est impĂ©ratif de se tenir Ă jour afin d'ĂŞtre compĂ©titif sur un marchĂ© de l'emploi de plus en plus axĂ© sur la technologie.Â
C'est précisément pour cette raison que TECH a développé un programme qui se présente comme une réponse stratégique pour améliorer les perspectives d'emploi et le potentiel de promotion des ingénieurs. Ainsi, un programme d'études innovant été mis au point, dans lequel les étudiants se plongeront dans les principes fondamentaux de l'IA et approfondiront leurs connaissances en matière d'exploration de texte.
Tout au long du développement de ce mastère spécialisé, les diplômés se plongeront dans les fondamentaux essentiels, en retraçant l'évolution historique de l'IA et en explorant ses projections futures. De cette manière, ils approfondiront l’intégration de l'IA dans les applications de masse afin de comprendre comment ces plateformes améliorent l'expérience de l'utilisateur et optimisent l'efficacité opérationnelle. Il s'agit donc d'une qualification académique exclusive avec laquelle les élèves pourront développer des processus d'optimisation inspirés de l'évolution biologique, en trouvant et en appliquant des solutions efficaces à des problèmes complexes avec une maîtrise approfondie de l’IA.
Et pour faciliter l'intégration de nouvelles connaissances, TECH a créé ce programme complet en s'appuyant sur la méthodologie exclusive du Relearning. Dans le cadre de cette approche, les étudiants renforceront leur compréhension en répétant les concepts clés tout au long du programme, qui seront présentés dans divers médias audiovisuels pour une acquisition progressive et efficace des connaissances. Tout cela est présenté dans un système innovant et flexible, entièrement en ligne, qui permet aux étudiants d'adapter l'apprentissage à leur emploi du temps.
Boostez votre profil professionnel en développant des solutions avancées basées sur l'IA grâce au programme le plus complet du paysage académique numérique"
Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle contient le programme éducatif le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:
- Le dĂ©veloppement d'Ă©tudes de cas prĂ©sentĂ©es par des experts en Intelligence ArtificielleÂ
- Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations actualisées et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
- Les exercices pratiques oĂą effectuer le processus d’auto-Ă©valuation pour amĂ©liorer l’apprentissageÂ
- Il met l'accent sur des 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 couvrirez tous les aspects de l'Ă©volution des rĂ©seaux neuronaux jusqu'Ă l'apprentissage profond et acquerrez de solides compĂ©tences dans la mise en Ĺ“uvre de solutions avancĂ©es d'Intelligence Artificielle avec le label de qualitĂ© de TECH"Â
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 axĂ©e sur l'Apprentissage par les Problèmes, selon lequel le professionnel devra essayer de rĂ©soudre diffĂ©rentes situations de la pratique professionnelle qui se prĂ©senteront Ă lui tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assistĂ© d'un innovant système de vidĂ©os interactives, crĂ©Ă© par des experts reconnus.Â
Vous optimiserez le potentiel de stockage des données dans la meilleure université numérique du monde selon Forbes"
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Vous pourrez accéder à des contenus exclusifs sur le Campus Virtuel 24 heures sur 24, sans aucune restriction géographique ou horaire"
Objectifs et compétences
Les nombreuses avancées réalisées dans le domaine de l'Intelligence Artificielle ont généré un besoin de mise à jour constante de la part des professionnels. C'est pour cette raison que TECH a créé un programme unique et complet grâce auquel les diplômés maîtriseront les algorithmes complexes qui donnent vie à l'Intelligence Artificielle. Ainsi, l'objectif ultime de ce diplôme est de fournir aux étudiants les informations les plus récentes dans le secteur avec une approche responsabilisante et avant-gardiste. Ainsi, le corps étudiant aura accès à un parcours académique unique enseigné 100% en ligne.
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Vous maîtriserez les informations clés cachées dans les grands ensembles de données et augmenterez votre visibilité professionnelle sur un marché en constante expansion"
Objectifs généraux
- Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle
- Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données
- Évaluer le rĂ´le crucial des donnĂ©es dans le dĂ©veloppement et la mise en Ĺ“uvre de solutions d'IAÂ
- Approfondir la comprĂ©hension des algorithmes et de leur complexitĂ© pour rĂ©soudre des problèmes spĂ©cifiquesÂ
- Explorer les bases thĂ©oriques des rĂ©seaux neuronaux pour le dĂ©veloppement de Deep LearningÂ
- Explorer l'informatique bio-inspirĂ©e et sa pertinence pour le dĂ©veloppement de systèmes intelligentsÂ
- Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis
Objectifs spécifiques
Module 1. Principes fondamentaux de l’Intelligence Artificielle
- Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, depuis ses débuts jusqu'à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés
- Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage en Intelligence Artificielle
- Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité pour résoudre des problèmes complexes
- Analyser l'importance des thésaurus, vocabulaires et taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'Intelligence Artificielle
- Explorer le concept de web sémantique et son influence sur l'organisation et la compréhension de l'information dans les environnements numériques
Module 2. Types de données et cycle de vie des données
- Comprendre les concepts fondamentaux des statistiques et leur application dans l'analyse des données
- Identifier et classer les différents types de données statistiques, des données quantitatives aux données qualitatives
- Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés
- Explorer les Ă©tapes initiales du cycle de vie des donnĂ©es, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des donnĂ©esÂ
- Étudier les processus de collecte de donnĂ©es, y compris la mĂ©thodologie, les outils et les canaux de collecteÂ
- Explorer le concept de Datawarehouse (entrepôt de données), en mettant l'accent sur les éléments de l'entrepôt de données et sa conception
- Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux règles de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques
Module 3. Les données dans l’Intelligence Artificielle
- Maîtriser les fondamentaux de la science des données, couvrant les outils, les types et les sources d'analyse de l'information
- Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données
- Étudier la structure et les caractĂ©ristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la prĂ©paration et l'utilisation des donnĂ©es pour les modèles d'IAÂ
- Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification
- Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle
Module 4. Extraction de donnĂ©es. SĂ©lection, prĂ©traitement et transformationÂ
- Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
- Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
- Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage en vue de leur utilisation dans le cadre de l'exploration de données
- Mettre en Ĺ“uvre des stratĂ©gies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de donnĂ©es, en appliquant des mĂ©thodes d'imputation ou de suppression en fonction du contexteÂ
- Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données
- Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data
Module 5. Algorithme et complexité de l'Intelligence Artificielle
- Introduire des stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
- Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace
- Étudier et appliquer les algorithmes de tri, comprendre leurs performances et comparer leur efficacité dans différents contextes
- Explorer les algorithmes basĂ©s sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applicationsÂ
- Étudier les algorithmes à base de Heaps, analyser leur mise en œuvre et leur utilité dans la manipulation efficace des données
- Analyser les algorithmes basés sur les graphiques, en explorant leur application dans la représentation et la résolution de problèmes impliquant des relations complexes
- Étudier les algorithmes de type Greedy, comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation
- Étudier et appliquer la technique du Backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans une variété de scénarios
Module 6. Systèmes intelligents
- Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et son application à l'Intelligence Artificielle et au génie logiciel
- Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée
- Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques
- Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents
- Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, en comprenant leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente
Module 7. Apprentissage automatique et exploration des donnĂ©esÂ
- Présenter les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, comprendre leur structure et leurs applications
- Évaluer les classificateurs en utilisant des techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données
- Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique
- Explorer les méthodes bayésiennes et leur application dans l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens
- Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour prédire des valeurs numériques à partir de données
- Étudier les techniques de Clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetés
- Examiner l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquĂ©es pour analyser et comprendre les textesÂ
Module 8. Les RĂ©seaux Neuronaux, la base du Deep Learning
- MaĂ®triser les fondamentaux de l'apprentissage profond, comprendre son rĂ´le essentiel dans le Deep LearningÂ
- Explorer les opérations fondamentales des réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles
- Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée
- Comprendre l'enchaînement efficace des couches et des opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces
- Utiliser des formateurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux
- Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une comprĂ©hension plus approfondie de la conception des modèlesÂ
- Affiner les hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, en optimisant leurs performances sur des tâches spécifiques
Module 9. Entraînement des réseaux neuronaux profonds
- Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
- Explorer et appliquer diffĂ©rents optimiseurs pour amĂ©liorer l'efficacitĂ© et la convergence du modèleÂ
- Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
- Comprendre et traiter le surajustement grâce Ă des stratĂ©gies spĂ©cifiques pendant la formationÂ
- Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace et efficiente des rĂ©seaux neuronaux profondsÂ
- Mettre en Ĺ“uvre Transfer Learning en tant que technique avancĂ©e pour amĂ©liorer les performances du modèle sur des tâches spĂ©cifiquesÂ
- Explorer et appliquer les techniques Data Augmentation pour enrichir les ensembles de donnĂ©es et amĂ©liorer la gĂ©nĂ©ralisation des modèlesÂ
- DĂ©velopper des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour rĂ©soudre des problèmes du monde rĂ©elÂ
- Comprendre et appliquer les techniques de rĂ©gularisation pour amĂ©liorer la gĂ©nĂ©ralisation et Ă©viter le surajustement dans les rĂ©seaux neuronaux profondsÂ
Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow
- Maîtriser les principes fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
- Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacitĂ©s avancĂ©es de TensorFlowÂ
- Explorer l'API tfdata pour gĂ©rer et manipuler efficacement les ensembles de donnĂ©esÂ
- Mettre en Ĺ“uvre le format TFRecord pour stocker et accĂ©der Ă de grands ensembles de donnĂ©es dans TensorFlowÂ
- Utiliser les couches de prĂ©traitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisĂ©sÂ
- Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accĂ©der Ă des ensembles de donnĂ©es prĂ©dĂ©finis et amĂ©liorer l'efficacitĂ© du dĂ©veloppementÂ
- DĂ©velopper une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intĂ©grant les connaissances acquises dans le moduleÂ
- Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow dans des situations réelles
Module 11. Deep Computer Vision avec les RĂ©seaux Neuronaux Convolutifs
- Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour la Deep Computer VisionÂ
- Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractĂ©ristiques clĂ©s des imagesÂ
- Mettre en œuvre des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision en utilisant Keras
- Analyser diverses architectures de rĂ©seaux neuronaux convolutifs (CNN) et leur applicabilitĂ© dans diffĂ©rents contextesÂ
- DĂ©velopper et mettre en Ĺ“uvre un CNN ResNet Ă l'aide de la bibliothèque Keras afin d'amĂ©liorer l'efficacitĂ© et les performances du modèleÂ
- Utiliser des modèles Keras prĂ©-entraĂ®nĂ©s pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spĂ©cifiquesÂ
- Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer VisionÂ
- Explorer les stratĂ©gies de dĂ©tection et de suivi d'objets Ă l'aide de rĂ©seaux neuronaux convolutifsÂ
- Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée
Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les RĂ©seaux RĂ©currents Naturels (NNN) et l'Attention
- Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Appliquer les RNN Ă la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
- Comprendre et appliquer les mécanismes attentionnels dans les modèles de traitement du langage naturel
- Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques
- Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur
- Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers de Hugging Face pour une mise en Ĺ“uvre efficace de modèles avancĂ©sÂ
- Comparer différentes bibliothèques Transformers pour évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques
- Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RNN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel
Module 13. Autoencodeurs, GAN et Modèles de Diffusion
- Développer des représentations de données efficaces à l'aide d’Autoencoders, de GANs et de modèles de diffusion
- Effectuer une ACP à l'aide d'un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données
- Mettre en Ĺ“uvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilĂ©sÂ
- Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations visuelles efficaces des données
- Analyser et appliquer l'efficacité des autoencodeurs clairsemés dans la représentation des données
- GĂ©nĂ©rer des images de mode Ă partir de l'ensemble de donnĂ©es MNIST Ă l'aide d’AutoencodersÂ
- Comprendre le concept des rĂ©seaux adversoriels gĂ©nĂ©ratifs (GANs) et des modèles de diffusionÂ
- Mettre en Ĺ“uvre et comparer les performances des modèles de diffusion et des GANs dans la gĂ©nĂ©ration de donnĂ©esÂ
Module 14. Informatique bio-inspirée
- Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clĂ© de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Analyser les stratĂ©gies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes gĂ©nĂ©tiquesÂ
- Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
- Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
- Appliquer la programmation Ă©volutive Ă des problèmes d'apprentissage spĂ©cifiquesÂ
- Aborder la complexitĂ© des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
- Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée
- Approfondir la mise en Ĺ“uvre et l'utilitĂ© des rĂ©seaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirĂ©eÂ
Module 15. Intelligence Artificielle: stratĂ©gies et applicationsÂ
- Élaborer des stratégies pour la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers
- Analyser les implications de l'Intelligence Artificielle dans la prestation de services de santé
- Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans le domaine des soins de santé
- Évaluer les risques potentiels liĂ©s Ă l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'industrieÂ
- Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie afin d'amĂ©liorer la productivitĂ©Â
- Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publiqueÂ
- Évaluer la mise en Ĺ“uvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'Ă©ducationÂ
- Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle dans la sylviculture et l'agriculture afin d'amĂ©liorer la productivitĂ©Â
- Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratĂ©gique de l'Intelligence Artificielle Â
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Mastère Spécialisé en Intelligence Artificielle
L'intelligence artificielle révolutionne l'informatique en favorisant l'automatisation de tâches complexes, en optimisant les processus et en permettant l'analyse avancée de grands ensembles de données. Plongez dans ce monde fascinant avec le Mastère Spécialisé en Intelligence Artificielle offert par TECH Université Technologique, une expérience éducative de pointe qui vous mettra au défi d'atteindre de nouveaux sommets depuis le confort de votre maison, grâce à sa modalité en ligne. Vous êtes-vous déjà demandé comment les algorithmes avancés sont appliqués pour résoudre des problèmes complexes ? Dans ce programme, vous explorerez les aspects de l'intelligence artificielle, sous la tutelle d'une équipe exceptionnelle de professeurs spécialisés. Quelles compétences maîtriserez-vous ? De l'analyse des données à la création de modèles prédictifs, vous serez prêt à relever les défis les plus exigeants de l'informatique grâce à cette nouvelle révolution. Ici, vous n'acquerrez pas seulement des connaissances théoriques, mais vous participerez également à des projets pratiques qui consolideront vos compétences. Déchiffrez des modèles, optimisez des processus et découvrez les possibilités infinies qu'offre l'intelligence artificielle. Ce programme vous plongera dans l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, en vous dotant des outils essentiels pour exceller dans le domaine.
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