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A propos de la formation Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle

Le Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle est un programme complet destiné à former des professionnels capables de concevoir, développer et déployer des solutions IA avancées. Ce cycle couvre l’ensemble des compétences nécessaires, de la programmation et des mathématiques appliquées, jusqu’au Machine Learning, Deep Learning et déploiement industriel de modèles IA.

Détails
Objectifs pédagogiques de la formation Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle
  • Maîtriser les concepts fondamentaux et avancés de l’Intelligence Artificielle
  • Développer et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning
  • Concevoir des systèmes intelligents adaptés aux besoins des entreprises
  • Exploiter les données pour générer des insights et prendre des décisions stratégiques
  • Déployer des solutions IA dans des environnements cloud et on-premise.

Qui devrait suivre cette formation Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle ?

Public visé par la formation Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle

Ingénieurs, développeurs et data scientists souhaitant se spécialiser en IA. Managers techniques et chefs de projets IA. Étudiants en informatique ou disciplines scientifiques souhaitant approfondir l’IA.

Prérequis de la formation Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle

Bases solides en mathématiques, statistiques et algorithmique. Connaissances en programmation (Python recommandé). Compréhension des bases de la data et de l’analyse de données.

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Déroulé de la formation Cycle Ingénieur en Intelligence Artificielle


Module 1 : Mathématiques pour l’IA

Statistiques, probabilités et algèbre linéaire.
Calcul matriciel et optimisation.
Théorie des graphes et réseaux neuronaux.


Module 2 : Programmation pour l’IA

Python pour l’analyse et traitement des données.
Bibliothèques : NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
Scripts et automatisation des processus analytiques.


Module 3 : Machine Learning et Deep Learning

Modèles supervisés et non supervisés.
Réseaux de neurones et architectures avancées (CNN, RNN, Transformers).
Évaluation, optimisation et tuning des modèles.


Module 4 : IA appliquée aux secteurs

Finance : détection de fraude et scoring de crédit.
Santé : diagnostics prédictifs et imagerie médicale.
Marketing et e-commerce : recommandations et personnalisation.
Industrie : maintenance prédictive et automatisation des processus.



Module 5 : IA Générative et NLP

Modèles génératifs (ChatGPT, diffusion, GAN).
Traitement automatique du langage (NLP) et chatbots.
Applications créatives et business.


Module 6 : Cloud, Edge et déploiement

Déploiement de modèles IA avec Kubernetes et Docker.
Solutions Cloud : AWS AI, Azure AI, Google Cloud AI.
Edge AI pour IoT et dispositifs mobiles.


Module 7 : Projet Capstone

Développement d’un projet IA complet, de la collecte des données au déploiement.
Présentation et recommandations pour intégration industrielle.
 

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