Avec ce mastère spécialisé, vous découvrirez comment l'Intelligence Artificielle transforme les industries et vous vous préparerez à conduire le changement" 

L'IA transforme de nombreux secteurs, de la santé à la logistique, en passant par l'automobile et le commerce électronique. Sa capacité à automatiser les tâches répétitives et à améliorer l'efficacité a entraîné une demande croissante de professionnels capables de maîtriser différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique. Dans un secteur aussi nouveau et en constante évolution, il est impératif de se tenir à jour afin d'être compétitif sur un marché de l'emploi de plus en plus axé sur la technologie. 

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 développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle 
• 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 où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• 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'évolution des réseaux neuronaux jusqu'à l'apprentissage profond et acquerrez de solides compétences dans la mise en œuvre de solutions avancées d'Intelligence Artificielle avec le label de qualité de TECH" 

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 axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, selon lequel le professionnel devra essayer de résoudre différentes situations de la pratique professionnelle qui se présenteront à lui 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 optimiserez le potentiel de stockage des données dans la meilleure université numérique du monde selon Forbes"

Vous pourrez accéder à des contenus exclusifs sur le Campus Virtuel 24 heures sur 24, sans aucune restriction géographique ou horaire"

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.

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 rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'IA 
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques 
• Explorer les bases théoriques des réseaux neuronaux pour le développement de Deep Learning 
• Explorer l'informatique bio-inspirée et sa pertinence pour le développement de systèmes intelligents 
• 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 étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données 
• Étudier les processus de collecte de données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte 
• 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 caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'IA 
• 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 données. Sélection, prétraitement et transformation 

• 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 œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou de suppression en fonction du contexte 
• 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 basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications 
• 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 données 

• 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 appliquées pour analyser et comprendre les textes 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Maîtriser les fondamentaux de l'apprentissage profond, comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning 
• 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 compréhension plus approfondie de la conception des modèles 
• 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 différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle 
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
• Comprendre et traiter le surajustement grâce à des stratégies spécifiques pendant la formation 
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace et efficiente des réseaux neuronaux profonds 
• Mettre en œuvre Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques 
• Explorer et appliquer les techniques Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles 
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel 
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter le surajustement dans les réseaux neuronaux profonds 

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 capacités avancées de TensorFlow 
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données 
• Mettre en œuvre le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow 
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés 
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement 
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module 
• 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 Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour la Deep Computer Vision 
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractéristiques clés des images 
• Mettre en œuvre des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision en utilisant Keras
• Analyser diverses architectures de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes 
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet à l'aide de la bibliothèque Keras afin d'améliorer l'efficacité et les performances du modèle 
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques 
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer Vision 
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs 
• 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 Réseaux Récurrents 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 à 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 œuvre efficace de modèles avancés 
• 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 œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés 
• 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
• Générer des images de mode à partir de l'ensemble de données MNIST à l'aide d’Autoencoders 
• Comprendre le concept des réseaux adversoriels génératifs (GANs) et des modèles de diffusion 
• Mettre en œuvre et comparer les performances des modèles de diffusion et des GANs dans la génération de données 

Module 14. Informatique bio-inspirée

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée 
• Analyser les stratégies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques 
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
• Appliquer la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques 
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée 

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications 

• 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 liés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'industrie 
• Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie afin d'améliorer la productivité 
• Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique 
• Évaluer la mise en œuvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'éducation 
• Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle dans la sylviculture et l'agriculture afin d'améliorer la productivité 
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'Intelligence Artificielle  

Vous maîtriserez les technologies du futur grâce à ce diplôme universitaire exclusif 100% en ligne. Uniquement avec TECH"