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Ingénieur en Intelligence Artificielle (IA) - Programme de master

1.250,00 EUR

eLearning

Le programme de maîtrise en ingénierie de l'IA, en collaboration avec IBM, couvre les compétences essentielles dont vous avez besoin pour une carrière réussie dans l'intelligence artificielle (IA). En entreprenant ce programme d'intelligence artificielle, vous maîtriserez les concepts de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond ainsi que le langage de programmation de renommée internationale Python nécessaire pour exceller dans l'IA. Vous apprendrez également à concevoir des modèles intelligents et des réseaux de neurones artificiels avancés et à tirer parti de l'analyse prédictive pour résoudre des problèmes en temps réel afin de porter votre carrière en intelligence artificielle au niveau supérieur. Vous pouvez également acquérir une expertise recherchée dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement, l'IA générative, l'ingénierie d'aide, le ChatGPT et bien d'autres encore. Le programme comprend également des hackathons et des sessions AMA organisés par IBM.

Caractéristiques principales

Bootcamp en ligne en direct de 11 mois et apprentissage électronique (auto-rythmé)

Accès de 365 jours au contenu d'apprentissage en autonomie

Programme d'ingénieur en IA et certificats IBM pour les cours IBM.

Masterclasses, hackathons exclusifs et sessions de Questions-Réponses avec des experts d'IBM.

Cours en ligne en direct animés par des formateurs expérimentés et des experts du secteur.

3 pierres angulaires et plus de 25 projets pratiques de différents domaines industriels

Dernières tendances en IA, telles que ChatGPT, l'IA générative, l'ingénierie des invites.

Exposition à TensorFlow, Keras, ChatGPT, OpenAI, Dall-E, et plus

Résultats d'apprentissage

À la fin de ce programme de maîtrise en ingénierie de l'intelligence artificielle (IA), vous serez capable de :

Applications

Découvrez les principales applications de l'intelligence artificielle dans divers cas d'utilisation dans des domaines tels que le service client, les services financiers, la santé, etc.

Techniques

Mettez en œuvre des techniques classiques d'Intelligence Artificielle telles que les algorithmes de recherche, les réseaux de neurones et le suivi.

Résolution de problèmes

Acquérez la capacité d'appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle pour résoudre des problèmes et expliquez les limitations des techniques actuelles d'Intelligence Artificielle.

Maîtriser

Maîtrisez les compétences et les outils utilisés par les équipes d'Intelligence Artificielle les plus innovantes du monde entier en vous plongeant dans des spécialisations et en acquérant de l'expérience en résolvant des défis concrets.

Dessein intelligent

Concevez et construisez vos agents intelligents et utilisez-les pour créer des projets pratiques d'Intelligence Artificielle, y compris des jeux, des modèles d'apprentissage automatique, des problèmes de satisfaction de contraintes logiques, des systèmes basés sur la connaissance, des modèles probabilistes, des fonctions de prise de décision d'agents, et plus encore.

TensorFlow

Comprenez les concepts de TensorFlow, ses principales fonctions, opérations et la chaîne d'exécution.

Apprentissage automatique

Comprendre et maîtriser les concepts et principes de l'apprentissage automatique, y compris ses aspects mathématiques et heuristiques.

Réseaux de neurones

Maîtriser et comprendre des sujets avancés tels que les réseaux de neurones convolutionnels, les réseaux de neurones récurrents, l'entraînement de réseaux profonds et les interfaces de haut niveau.

Apprentissage profond

Apprenez à déployer des modèles d'apprentissage profond sur Docker, Kubernetes et des environnements sans serveur (cloud).

Traitement du langage naturel

Comprenez les fondamentaux du traitement du langage naturel en utilisant la bibliothèque la plus populaire, le Natural Language Toolkit (NLTK) de Python.

Parcours d'apprentissage

  1. Fondamentaux de l'IA générative, Ingénierie des prompts & ChatGPT

    Cours 1 (Classe virtuelle en direct)

  2. Notions fondamentales de programmation

    Cours 2 (Classe virtuelle en direct & eLearning)

  3. Python pour la science des données (IBM)

    Cours 3 (eLearning)

  4. Science des données appliquée avec Python

    Cours 4 (Classe virtuelle en direct & eLearning)

  5. Apprentissage automatique avec Python

    Cours 5 (Classe virtuelle en direct & eLearning)

  6. Spécialisation en apprentissage profond

    Cours 6 (Classe virtuelle en direct & eLearning)

  7. Projet de fin d'études en intelligence artificielle

    Cours 7

  8. Apprentissage profond avec TensorFlow

    Cours optionnels

  9. Apprentissage profond avancé et vision par ordinateur

    Cours optionnel

  10. Traitement du langage naturel

    Cours optionnel

  11. Apprentissage par renforcement

    Cours optionnel

  12. IA générative avancée

    Cours optionnel

  13. Projets

  14. Projets industriels

Cours d'ingénieur en IA

Qui devrait s'inscrire à ce programme ?

Ce programme s'adresse aux professionnels issus de divers secteurs et milieux. La diversité de nos étudiants enrichit les discussions et les interactions en classe. Les rôles dans ce domaine nécessitent une combinaison d'expérience et une compréhension des outils et technologies. Ce programme est idéal pour les professionnels cherchant une transition de carrière vers le domaine de l'IA et du ML, qui possèdent des connaissances ou une expérience préalable en programmation et en mathématiques, et un esprit analytique.

Ingénieurs en IA

Ingénieurs en apprentissage automatique

Responsable Analytique

Architectes de l'information

Apprenez-en plus

Éligibilité

Les candidats doivent avoir :

  • Un diplôme de bachelier avec une moyenne de 50 % de notes ou plus
  • Des connaissances ou une expérience préalables en programmation et en mathématiques
  • De préférence plus de 2 ans d'expérience professionnelle formelle

Des professionnels désireux de développer une expertise en IA et ML dans le but de :

  • Améliorer l'efficacité dans leur rôle actuel
  • Transition vers des rôles en IA et ML au sein de leur organisation
  • Cherchant à faire avancer leur carrière dans l'industrie
  • Donner forme aux aspirations entrepreneuriales

Questions fréquemment posées

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