INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET DEEP LEARNING

• Définition du métier

  La formation en Intelligence Artificielle (IA) et Deep Learning vise à former des professionnels capables de concevoir, développer, et mettre en œuvre des solutions intelligentes basées sur les dernières avancées en IA et en apprentissage profond.

  Objectifs de la Formation :

  Les principaux objectifs incluent :

  1.     Comprendre les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle, du machine learning, et du deep learning.
  2.     Maîtriser les algorithmes d’apprentissage profond et les architectures de réseaux de neurones pour diverses applications (vision par ordinateur, NLP, etc.).
  3.     Acquérir des compétences en programmation et en manipulation de grandes quantités de données pour entraîner des modèles IA.
  4.     Apprendre à évaluer, optimiser et déployer des modèles d’IA dans des environnements de production.
  5.     Former des experts capables d’innover et de résoudre des problèmes complexes dans divers secteurs à l’aide de l’IA.
  
  

  Débouchés Professionnels :

  Les diplômés de la filière Intelligence Artificielle et Deep Learning peuvent accéder à une variété de postes, tels que :

  1.     Data Scientist
  2.     Ingénieur en Intelligence Artificielle
  3.     Spécialiste en Deep Learning
  4.     Ingénieur Machine Learning
  5.     Analyste en Vision par Ordinateur
  6.     Développeur en NLP
  7.     Consultant en IA
  8.     Chercheur en IA
  9.     Architecte de Solutions IA
  10. Chef de Projet IA

  Méthodes Pédagogiques :

  Pour assurer une formation pratique et orientée vers l’industrie, les méthodes pédagogiques suivantes sont utilisées :

  1.     Cours Magistraux et Séminaires : Introduction aux théories et aux concepts de base de l’IA et du deep Learning.
  2.     Travaux Pratiques et Ateliers : Exercices et projets sur des datasets réels pour appliquer les techniques d’apprentissage profond.
  3.     Études de Cas et Scénarios Réels : Analyse de problématiques industrielles et développement de solutions basées sur l’IA.
  4.     Projets Collaboratifs : Travaux de groupe pour encourager la collaboration et la résolution de problèmes complexes.
  5.     Stages en Entreprise : Expérience pratique en milieu professionnel pour appliquer les compétences acquises dans des projets réels.
  6.     Préparation aux Certifications : Accompagnement pour obtenir des certifications reconnues (Google AI, TensorFlow Developer, etc.).

  Ressources Mises à Disposition :

  Pour soutenir l’apprentissage et le développement des compétences, les ressources suivantes sont fournies :

  1.     Laboratoires Informatiques Équipés : Accès à des ordinateurs puissants et à des GPU pour l’entraînement des modèles deep learning.
  2.     Logiciels et Bibliothèques Avancées : Utilisation de bibliothèques comme TensorFlow, Keras, PyTorch, et Scikit-learn.
  3.     Formateurs Expérimentés : Encadrement par des experts en IA et en deep learning avec une expérience significative dans le domaine.
  4.     Ressources en Ligne et Matériel Didactique : Accès à des plateformes d’e-learning, des publications scientifiques, et des tutoriels spécialisés.
  5.     Outils de Collaboration et de Gestion de Projets : Plateformes pour le travail en équipe, la gestion de versions, et le partage de code (GitHub, GitLab).

  Coût de la formation