Ingénieur en Intelligence Artificielle - Programme de master

Parcours d'apprentissage et de certification en IA - Nouvelle version mise à jour en 2024 !

Acquérir une expertise recherchée dans des domaines tels que l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement, l'IA générative, l'ingénierie prompte, le ChatGPT et bien d'autres encore. Le programme comprend également des hackathons et des sessions AMA organisées par IBM.

En coopération avec IBM

Ajoutez les avantages d'IBM à votre programme de formation

Accédez à des hackathons exclusifs, des masterclasses et des sessions « Ask-Me-Anything » d'IBM.

Quels sont les autres avantages ?

25 projets pertinents pour l'industrie et des laboratoires intégrés

Vous avez accès à 25 projets pertinents pour l'industrie. Apprentissage pratique avec des laboratoires intégrés.

L'IA générative

Des sessions interactives en direct sur les dernières tendances en matière d'IA, telles que ChatGPT, Generative AI, prompt engineering et plus encore.

Expérience d'apprentissage immersive

Interaction 8 fois plus élevée dans les cours en ligne en direct dispensés par des formateurs expérimentés et des experts de l'industrie.

Apprenez des meilleurs

Session LevelUp par Andrew McAfee, chercheur scientifique principal au MIT

VOUS OBTENEZ PLUS QUE 12 COURS !

Principales caractéristiques du programme

• Certificat d'achèvement du programme d'ingénieur en IA.
• Cours de base dispensés dans des classes en ligne en direct par des experts de l'industrie.
• 3 Capstones (projets finaux) et plus de 25 projets pratiques issus de différents domaines industriels.
• Des sessions interactives en direct sur les dernières tendances en matière d'IA, telles que ChatGPT, l'IA générative, l'ingénierie d'aide et bien plus encore.
• Exposition à TensorFlow, Keras, ChatGPT, OpenAI, Dall-E et d'autres outils importants.
• Classes de maître organisées par des experts d'IBM.
• Obtenez des certificats IBM pour les cours IBM.
• Le programme très complet vous aidera à vous faire remarquer par les meilleures entreprises de recrutement.
• Des hackathons exclusifs et des sessions « Ask Me Anything » organisés par IBM.

À quoi pouvez-vous vous attendre ? Contenu/Thèmes :

• Bases de l'IA générative, de l'ingénierie des messages et du ChatGPT
• Fondamentaux de la programmation
• Python pour la science des données par IBM
• Science des données appliquée avec Python
• Apprentissage automatique
• Spécialisation sur l'apprentissage profond
• Cours de base pour les ingénieurs en IA
• ADL et vision des données
• IA générative avancée
• Apprentissage profond avec Keras et TensorFlow par IBM
• Master Class pour l'industrie - Intelligence artificielle
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Apprentissage par renforcement

À propos du master en intelligence artificielle

Le programme de master en intelligence artificielle, créé en collaboration avec IBM, initie les étudiants à l'apprentissage mixte et les prépare à devenir des spécialistes de l'intelligence artificielle et de la science des données. Située à Armonk, dans l'État de New York, IBM est une importante société de services cognitifs et de solutions cloud intégrées qui propose de nombreuses solutions technologiques et de conseil. IBM investit 6 milliards de dollars par an dans la recherche et le développement et a remporté cinq prix Nobel, neuf médailles nationales américaines de la technologie, cinq médailles nationales américaines de la science, six prix Turing et dix intronisations au Temple de la renommée des inventeurs américains. IBM est un leader dans les technologies d'IA et d'apprentissage automatique pour 2023. Ce programme de master en IA préparera les étudiants à des carrières dans l'intelligence artificielle et l'analyse de données.

Qu'est-ce que je recevrai en suivant ce programme de master en intelligence artificielle produit par AVC en collaboration avec IBM ?

Vous recevrez des certificats d'IBM, d'AVC et de Simplilearn à l'issue de ces cours. Ces certificats attestent de vos compétences en tant qu'expert en intelligence artificielle. En outre, vous recevrez les éléments suivants

• une classe de maître animée par des experts d'IBM
• Des sessions « Ask me anything » avec la direction d'IBM.
• Hackathons organisés par IBM
• Un certificat de fin d'études reconnu internationalement par l'industrie.

Quelles sont les compétences couvertes par le programme de master en intelligence artificielle ?

À l'issue du programme de master en intelligence artificielle, vous serez en mesure de démontrer les compétences suivantes :

• Vous aurez un aperçu des dernières tendances en matière d'IA, telles que l'IA générative, l'ingénierie des messages, le ChatGPT et bien d'autres encore.
• Apprendre à utiliser des techniques efficaces d'ingénierie des requêtes pour améliorer les performances et contrôler le comportement des modèles d'IA générative.
• Maîtriser l'IA et la ML de manière exhaustive et comprendre leur signification, leur objectif, leur portée, leurs étapes, leurs applications et leur impact.
• Naviguer dans les méandres de la science des données avec expertise, en englobant les processus, la lutte, l'exploration, la visualisation, l'élaboration d'hypothèses et les tests.
• Effectuer des calculs scientifiques et techniques de manière transparente à l'aide de la suite SciPy, y compris les sous-packages tels que Integrate, Optimise, Statistics, IO et Weave.
• Exceller dans les calculs mathématiques à l'aide des packages NumPy et scikit-learn.
• Acquérir une expertise en matière d'apprentissage supervisé et non supervisé, de moteurs de recommandation et de modélisation de séries temporelles.
• Valider efficacement les modèles d'apprentissage automatique en décodant différentes mesures de précision.
• Comprendre et appliquer l'apprentissage profond dans différentes applications.
• Naviguer dans les couches d'abstraction de données dans les réseaux neuronaux et obtenir des informations sans précédent sur les données.
• Utiliser des outils comme Keras pour créer des applications de vision artificielle.
• Maîtriser les réseaux adversaires génératifs (GAN).
• Effectuer des calculs distribués et parallèles de manière efficace en utilisant des GPU de haute performance.
• Compréhension du langage naturel et génération de langage naturel
• Maîtrisez la compréhension et la génération du langage naturel et plongez dans les bases du NLP à l'aide du Natural Language Toolkit (NLTK) de Python.
• Apprenez à utiliser l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond de manière transparente avec le NLP.
• Convertissez le texte en parole grâce à la reconnaissance automatique de la parole.
• Apprenez à appliquer la théorie de l'apprentissage par renforcement avec Python et TensorFlow.
• Maîtriser les différentes façons de résoudre les problèmes d'apprentissage par renforcement grâce à diverses stratégies standard de l'industrie.

Quels sont les objectifs pédagogiques de ce master en intelligence artificielle ?

AVC et IBM ont collaboré pour créer un programme de master en intelligence artificielle qui combine l'intelligence artificielle, la science des données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, permettant l'application d'outils et de modèles sophistiqués dans le monde réel. Ce programme de master en IA vous enseignera les principes des statistiques d'apprentissage automatique, de la programmation en python, de la visualisation des données et du développement de fonctionnalités. Les cours vous apprendront à utiliser des bibliothèques Python telles que TensorFlow, Matplotlib et Scikit-learn, ainsi que des techniques d'apprentissage automatique de base telles que l'apprentissage supervisé et non supervisé et des concepts avancés tels que les réseaux neuronaux artificiels, l'entreposage de données et l'extraction de caractéristiques, et TensorFlow.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique auront un impact significatif sur tous les aspects de la vie quotidienne dans un avenir proche, avec des applications dans les domaines de la santé, de l'aviation, de la finance, de la logistique et de l'assistance à la clientèle. Un emploi dans le domaine de l'intelligence artificielle vous met sur la voie rapide d'un secteur dynamique, en constante évolution, qui devrait connaître une croissance importante et même supérieure d'ici à ce que vous ayez terminé le programme.

Quels sont les projets inclus dans ce master en intelligence artificielle ?

Plus de 15 projets réels dans divers domaines sont inclus dans ce Master en IA développé en collaboration avec IBM. Ces projets sont destinés à vous aider à comprendre les sujets clés de l'IA tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement, les machines à vecteurs de support, l'apprentissage profond, TensorFlow, les réseaux neuronaux, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents.

Le programme comprend un travail final qui vous permettra de revoir les principes que vous avez appris. Vous recevrez des leçons spécialisées et guidées pour développer un projet industriel de haute qualité qui répond à un problème du monde réel. Ce projet final du programme de master en IA couvrira tous les aspects, de l'analyse exploratoire des données à la construction et à l'adaptation de modèles. Vous utiliserez des algorithmes supervisés et non supervisés avancés basés sur l'IA, tels que la régression, Multinomial Naive Bayes, SVM, les algorithmes basés sur les arbres et le NLP dans le sujet de votre choix pour mener à bien ce projet final. Vous recevrez un certificat d'achèvement du projet.

Vous aurez également une expérience de projet réelle, que vous pourrez présenter à vos futurs employeurs comme une preuve pratique de vos nouvelles connaissances acquises dans le cadre du cours.

Projet 1 - Socials

Pour réduire la haine et la négativité sur les réseaux sociaux, créez un modèle qui utilise le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour reconnaître les tweets inappropriés qui devraient être supprimés de Twitter.

Projet 2 - Commerce électronique

Les critiques de films d'Amazon Prime Video sont incluses dans la collecte de données. Analysez l'ensemble de données des critiques de films des clients d'Amazon et créez un système de recommandation avec apprentissage automatique qui attribue des notes à chaque utilisateur.

Projet 3 - Véhicules

Mercedes souhaite réduire le temps passé au banc d'essai afin de réduire le temps de mise sur le marché d'un produit (voiture). Créez et optimisez un algorithme d'apprentissage automatique pour relever ce défi.

Projet 4 - Commerce de détail

Créer un modèle prédictif pour prévoir les ventes des magasins Walmart en tenant compte des offres de réduction spéciales. Étudier comment les ventes sont affectées par des variables macroéconomiques telles que l'indice des prix à la consommation et le taux de chômage.

Projet 5 - Télécommunications

Comcast a l'intention d'accroître la satisfaction de ses clients en identifiant et en traitant les domaines problématiques et en recherchant des solutions pouvant être mises en œuvre.

Projet 6 - Commerce électronique

Les ingénieurs ML doivent analyser les évaluations des utilisateurs d'Amazon concernant différents articles sur la base de l'ensemble de données fourni et prédire le sentiment ou la satisfaction sur la base du contenu des caractéristiques ou des critiques.

Projet 7 - Commerce

Le secteur bancaire est l'employeur le plus courant des data scientists. Il est constamment la cible des fraudeurs qui tentent de tromper le système. Les sociétés de cartes de crédit doivent être en mesure de détecter les fraudes illégales par carte de crédit, malgré la difficulté de reconnaître avec précision les activités frauduleuses et illégales. Plusieurs méthodes, telles que la classification par surajustement, les méthodes de détection non supervisées et l'heuristique, doivent être utilisées pour atteindre une précision maximale dans la détection des fraudes.

Projet 8 - Commerce de détail

L'aspect le plus important de la gestion de la chaîne d'approvisionnement du commerce de détail est la prévision de la demande. Pour y parvenir efficacement, les professionnels doivent comprendre la science des données et la méthodologie d'ensemble. Pour le mois à venir, vous devez prévoir les ventes quotidiennes de chaque magasin.

À qui s'adresse ce master en IA ?

Le programme de master en intelligence artificielle de l'AVC est bien adapté à plusieurs domaines professionnels et carrières, tels que

• Les personnes souhaitant travailler en tant qu'ingénieur en IA ou en apprentissage automatique.
• Les responsables analytiques qui supervisent un groupe d'analystes.
• Les architectes de données qui souhaitent se familiariser avec les systèmes et algorithmes d'intelligence artificielle.
• les analystes de données souhaitant travailler dans le domaine de l'apprentissage automatique ou de l'intelligence artificielle
• Les professionnels intéressés par l'intelligence artificielle ou l'apprentissage automatique en tant que profession.
• Les experts qui souhaitent améliorer leur compréhension de leur domaine grâce à l'intelligence artificielle.

Parcours d'apprentissage du master en intelligence artificielle

Cours 1 : Introduction à l'intelligence artificielle

Cette introduction à l'intelligence artificielle (IA) est conçue pour aider les étudiants à décoder le mystère de l'intelligence artificielle et de ses applications commerciales. Ce cours d'IA pour les débutants donne un aperçu des concepts et des flux de travail de l'IA, de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de la mesure des performances.

Contenu du cours (e-learning)

Ce cours contient les modules suivants :

• Introduction au cours
• Décoder l'intelligence artificielle
• Bases de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
• Flux de travail de l'apprentissage automatique
• Mesures de performance

Objectifs d'apprentissage

À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de comprendre :

• La signification et l'objectif de l'IA, ainsi que la portée, les étapes, les applications et les impacts.
• Les concepts de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
• Comment mettre en œuvre efficacement les étapes d'un flux de travail d'apprentissage automatique
• La différence entre l'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé
• Le rôle des mesures de performance et comment identifier les pratiques clés.

Cours 2 : Fondamentaux de l'IA générative, de l'ingénierie des messages et de ChatGPT

Ce cours explore en profondeur les modèles d'IA générative, avec un accent particulier sur ChatGPT. Les participants comprendront les bases de l'IA générative et sa portée, l'ingénierie des messages, l'IA explicable, l'IA conversationnelle, ChatGPT, d'autres modèles de langage majeurs, et plus encore.

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir une base solide dans les modèles d'IA générative, couvrant leurs principes de base et les différents modèles.
• Comprendre le concept d'IA explicable, saisir sa signification et distinguer les différentes approches pour atteindre l'explicabilité dans les systèmes d'IA.
• Utiliser des techniques efficaces d'ingénierie rapide pour améliorer les performances et réguler le comportement des modèles d'IA générative.
• Développer une compréhension globale de ChatGPT, y compris ses mécanismes opérationnels, ses caractéristiques notables et ses limites.
• Explorer une gamme d'applications et de scénarios dans lesquels ChatGPT peut être utilisé efficacement.
• Maîtriser les techniques de réglage fin pour adapter et optimiser les modèles ChatGPT.
• Reconnaître les défis éthiques des modèles d'IA générative afin de garantir une utilisation responsable des données, d'atténuer les préjugés et de prévenir les abus.
• Comprendre le potentiel de transformation de l'IA générative à travers les industries et explorer les principaux outils.
• Obtenir un aperçu de l'avenir de l'IA générative, de ses défis et des étapes nécessaires pour libérer tout son potentiel.

Sujets abordés :

• L'IA générative et son paysage
• L'IA explicable
• IA conversationnelle
• Ingénierie des invites
• Conception et génération d'invites efficaces
• Grands modèles linguistiques
• ChatGPT et ses applications
• Optimisation de ChatGPT
• Considérations éthiques dans les modèles d'IA générative
• Utilisation responsable des données et protection de la vie privée
• L'avenir de l'IA générative
• Technologies de l'IA pour l'innovation

Cours 3 : Remise à niveau en programmation

Dans ce cours, vous acquerrez des compétences de base en Python qui vous serviront de base pour votre parcours tout au long du programme.

Objectifs d'apprentissage :

• Acquérir des connaissances sur la programmation basée sur les procédures et la programmation orientée objet.
• Comprendre les avantages de l'utilisation de Python comme langage de programmation.
• Installer Python et son environnement de développement intégré.
• Se familiariser avec Jupyter Notebook et son utilisation.
• Mettre en œuvre efficacement les identificateurs, les indentations et les commentaires de Python.
• Comprendre les types de données, les opérateurs et les fonctions de chaîne de caractères de Python.
• Apprendre les différents types de boucles en Python.
• Explorer les champs d'application des variables dans les fonctions.
• Expliquer les concepts de la programmation orientée objet et ses propriétés.
• Décrire les méthodes, les attributs et les modificateurs d'accès en Python.
• Acquérir une compréhension du multithreading.

Thèmes abordés :

• Principes fondamentaux de la programmation
• Introduction à la programmation en Python
• Types de données et opérateurs en Python
• Instructions conditionnelles et boucles en Python
• Fonctions Python
• Programmation orientée objet
• Concepts avec Python
• Threading/ Filière

Cours 4 : Python pour la science des données (IBM)

Ce cours a été conçu par IBM et apprend aux étudiants à utiliser Python pour la science des données. A l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'écrire des scripts Python et d'effectuer des analyses de données critiques en utilisant un environnement de laboratoire basé sur Jupyter.

Objectifs d'apprentissage :

• Utiliser les variables, les chaînes, les fonctions, les boucles et les conditions pour créer votre premier programme Python.
• Acquérir une compréhension des listes, des ensembles, des dictionnaires, des conditionnels, des branchements, des objets et des classes.
• Utiliser pandas pour charger, manipuler et sauvegarder des données, et lire et écrire des fichiers en Python.

Thèmes abordés :

• Les bases de Python
• Structures de données en Python
• Programmation de base en Python
• Travailler avec des données en Python
• Travailler avec les tableaux NumPy

Cours 5 : Science des données appliquée avec Python

Ce cours fournit une compréhension complète de la science des données de base, y compris la préparation des données, la construction de modèles et l'évaluation. Les participants apprendront des concepts tels que les chaînes de caractères, les fonctions Lambda et les listes. En outre, ils exploreront des sujets tels que NumPy, l'algèbre linéaire et les concepts statistiques, y compris les mesures de tendance centrale et de dispersion, l'asymétrie, la covariance et la corrélation. Le cours couvre également les tests d'hypothèse, tels que les tests Z, les tests T et l'ANOVA, ainsi que la manipulation de données avec pandas.

Les participants développeront des compétences en visualisation de données en utilisant des bibliothèques populaires telles que Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh.

Projet industriel : Amazon & Walmart

Contenu du cours (Cours en ligne Flexi Pass)

Objectifs d'apprentissage :

• Expliquer les bases de la science des données et ses applications pratiques.
• Explorer les processus de préparation des données, de construction de modèles et d'évaluation.
• Appliquer les concepts de Python tels que les chaînes de caractères et comprendre les fonctions Lambda, les fonctions et les listes.
• Développer une solide compréhension des bases de NumPy.
• Explorer les tableaux et les techniques d'indexation.
• Appliquer les principes de l'algèbre linéaire à l'analyse des données.
• Comprendre l'application du calcul à l'algèbre linéaire.
• Calculer les mesures de tendance centrale et de dispersion.
• Comprendre clairement les concepts statistiques tels que l'asymétrie, la covariance et la corrélation.
• Décrire l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative.
• Examiner différents tests d'hypothèse, y compris le test Z et le test T.
• Comprendre le concept d'ANOVA.
• Travailler avec les deux principales structures de données de pandas : Series et DataFrame.
• Utiliser pandas pour des tâches telles que le chargement de données, l'indexation, la réindexation et la fusion.
• Préparer, formater, normaliser et standardiser les données en utilisant des techniques de regroupement de données.
• Créer des visualisations en utilisant Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh.

Thèmes abordés :

• Introduction à la science des données
• Bases de la programmation Python
• NumPy
• Algèbre linéaire
• Statistiques de base
• Distributions de probabilités
• Statistiques avancées
• Travailler avec pandas
• Analyse de données
• Traitement des données
• Visualisation des données
• Applications statistiques de bout en bout en Python

Cours 6 : Apprentissage automatique

Ce cours offre une vue d'ensemble des différents types d'apprentissage automatique et de leurs applications pratiques. Vous explorerez le pipeline de l'apprentissage automatique et aurez un aperçu de l'apprentissage supervisé, des modèles de régression et des algorithmes de classification. En outre, vous étudierez l'apprentissage non supervisé, les techniques de regroupement et la modélisation d'ensemble. Vous évaluerez des cadres d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow et Keras, et construirez un moteur de recommandation avec PyTorch.

Objectifs d'apprentissage :

• Examiner les différents types d'apprentissage automatique et leurs caractéristiques respectives.
• Analyser le pipeline d'apprentissage automatique et comprendre les principales opérations impliquées dans les opérations d'apprentissage automatique (MLOps).
• Découvrir l'apprentissage supervisé et son large éventail d'applications.
• Comprendre les concepts d'overfitting et d'underfitting et utiliser des techniques pour les détecter et les prévenir.
• Analyser différents modèles de régression et leur adéquation à différents scénarios.
• Identifier la linéarité entre les variables et créer des cartes de corrélation.
• Énumérer les différents types d'algorithmes de classification et comprendre leurs
• applications spécifiques.
• Maîtriser les différents types de méthodes d'apprentissage non supervisé et les aborder.
• Acquérir une compréhension approfondie des différentes techniques de regroupement en
• l'apprentissage non supervisé.
• Étudier les différentes techniques de modélisation d'ensemble telles que le bagging, le boosting et le stacking.
• Évaluer et comparer différents cadres d'apprentissage automatique, y compris TensorFlow et Keras.
• Construire un moteur de recommandation en utilisant PyTorch.

Thèmes abordés :

• Apprentissage automatique
• Apprentissage supervisé
• Régression et applications
• Classification et applications
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage d'ensemble
• Systèmes de recommandation

Cours 7 : Spécialisation en apprentissage profond

Ce cours complet vous permet d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils d'apprentissage profond avec les cadres AI/ML. Vous explorerez les concepts fondamentaux et les applications pratiques de l'apprentissage profond tout en acquérant une compréhension claire des différences entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique. Le cours couvre un large éventail de sujets, y compris les réseaux neuronaux, la propagation vers l'avant et vers l'arrière, TensorFlow 2, Keras, les techniques d'optimisation des performances, l'interprétabilité des modèles, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), l'apprentissage par transfert, la détection d'objets, les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les autoencodeurs, et la création de réseaux neuronaux dans PyTorch. À la fin du cours, vous aurez une base solide dans les principes de l'apprentissage profond et la capacité de construire et d'optimiser des modèles d'apprentissage profond efficacement en utilisant Keras et TensorFlow.

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Powered By : TensorFlow

Objectifs d'apprentissage :

• Faire la différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique et comprendre leurs applications respectives.
• Acquérir une compréhension approfondie des différents types de réseaux neuronaux.
• Maîtriser les concepts de propagation vers l'avant et de propagation vers l'arrière dans les réseaux neuronaux profonds (DNN).
• Comprendre les techniques de modélisation et l'amélioration des performances dans l'apprentissage profond.
• Comprendre les principes du réglage des hyperparamètres et de l'interprétabilité des modèles.
• interprétabilité du modèle.
• Apprendre des techniques clés telles que l'abandon et l'arrêt précoce et les mettre en œuvre efficacement.
• Développer une expertise dans les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et la détection d'objets.
• Acquérir une solide compréhension des réseaux neuronaux récurrents (RNN).
• Se familiariser avec PyTorch et apprendre à créer des réseaux neuronaux à l'aide de ce framework.

Sujets abordés :

• Introduction à l'apprentissage profond
• Réseaux neuronaux artificiels
• Réseaux neuronaux profonds
• TensorFlow
• Optimisation des modèles et amélioration des performances
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
• Apprentissage par transfert
• Détection d'objets
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
• Modèles transformateurs pour le traitement du langage naturel (NLP)
• Premiers pas avec les autoencodeurs
• PyTorch

Cours 8 : Projet final Ai

Le projet final d'intelligence artificielle d'AVC vous donne l'occasion d'appliquer les compétences que vous avez acquises dans le cours d'intelligence artificielle. Grâce à des sessions de mentorat dédiées, vous saurez comment résoudre un problème réel, adapté à l'industrie. Le projet constitue l'étape finale du programme et vous aidera à présenter votre expertise aux employeurs.

Résultats d'apprentissage :

Le projet final vous permettra de mieux comprendre le cycle de prise de décision de l'intelligence artificielle, y compris la réalisation d'une analyse exploratoire des données, la construction et la mise au point d'un modèle à l'aide d'algorithmes avancés basés sur l'IA, et la présentation des résultats.

Contenu du cours

1. Projet final d'intelligence artificielle
2. Analyse exploratoire des données
3. Analyse exploratoire des données
4. Construction et ajustement de modèles
5. Apprentissage non supervisé
6. Représentation des résultats

Vous recevrez un certificat du programme de master :

* Vous recevrez des certificats individuels pour chaque cours.

Ce programme vous offre les bonus suivants :

EXTRA'S - Cours à option

1. Apprentissage profond avec TensorFlow (IBM)
2. Apprentissage profond avancé et vision par ordinateur
3. Traitement du langage naturel et reconnaissance vocale
4. Apprentissage par renforcement
5. IA générative avancée
6. Master Class de l'industrie - Intelligence artificielle

Vous n'êtes pas obligé de suivre ces cours pour obtenir votre certificat de master. Vous avez la possibilité de suivre ces cours dans le cadre du programme global.

Cours à option

Apprentissage profond avec Tensorflow (IBM)

Ce cours fait passer vos compétences en apprentissage automatique au niveau supérieur en vous donnant une compréhension complète de l'apprentissage profond avec TensorFlow et Keras.

Devenez compétent dans les concepts de Deep Learning, vous permettant de construire des réseaux de neurones artificiels et de naviguer à travers les couches d'abstraction de données. En libérant le potentiel des données, ce cours vous prépare aux nouvelles frontières de l'intelligence artificielle.

Apprentissage profond avancé et vision par ordinateur

Ce cours complet fournit des connaissances approfondies et des compétences pratiques en vision par ordinateur et en techniques avancées d'apprentissage profond. Vous approfondirez divers sujets, notamment la formation et le traitement des images, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), la détection d'objets, la segmentation d'images, les modèles génératifs, la reconnaissance optique de caractères, la reconnaissance de caractères, l'intelligence artificielle, etc.

modèles génératifs, la reconnaissance optique de caractères, le calcul distribué et parallèle, et l'utilisation de modèles d'apprentissage profond. À la fin du cours, vous aurez l'expertise nécessaire pour relever des défis complexes en matière de vision par ordinateur et déployer avec succès des modèles d'apprentissage profond dans diverses applications.

Traitement du langage naturel et reconnaissance vocale

Dans ce cours, vous acquerrez une compréhension détaillée de la science qui sous-tend l'application des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données en langage naturel. Le cours se concentre sur la compréhension du langage naturel, l'ingénierie des caractéristiques, la génération de langage naturel, la reconnaissance automatique de la parole, la conversion de la parole au texte, la conversion du texte à la parole, et les dispositifs d'assistance vocale.

dispositifs.

Apprentissage par renforcement

Ce cours propose une exploration complète des concepts fondamentaux de l'apprentissage par renforcement. Vous apprendrez à résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement en utilisant différentes stratégies à travers des exemples pratiques et des exercices d'application utilisant Python et TensorFlow. Le cours couvre la théorie derrière les algorithmes d'apprentissage par renforcement et vous donne les compétences pour utiliser efficacement l'apprentissage par renforcement comme stratégie de résolution de problèmes. À la fin du cours, vous serez en mesure d'utiliser les algorithmes d'apprentissage par renforcement pour relever un large éventail de défis dans le monde réel.

IA générative avancée

Plongez dans les principes innovants de l'IA générative avec ce cours avancé. Au cours du programme, vous explorerez en profondeur les réseaux neuronaux, les LLM, leurs architectures et divers modèles génératifs tels que les VAE, les GAN, les autoencodeurs et les modèles basés sur des transformateurs. Vous vous immergerez dans des modèles d'IA générative bien connus tels que GPT, BERT et T5 et maîtriserez l'art d'évaluer efficacement leurs performances. Participez à des activités d'apprentissage pratiques et acquérez une expertise pratique dans la construction et le déploiement d'un chatbot conversationnel qui s'engage dans des interactions de dialogue significatives.

Opportunités de carrière et perspectives d'emploi pour les ingénieurs en IA

Les ingénieurs en IA sont-ils très demandés ? Oui, les ingénieurs en IA sont très demandés, car la demande de technologies d'IA augmente dans de nombreux secteurs. Selon Statistics Sweden, le taux de croissance des carrières des ingénieurs en IA devrait atteindre au moins 31,4 % d'ici 2030.

Quelles sont les perspectives de carrière pour les ingénieurs en IA ?

L'IA est le domaine qui connaît la croissance la plus rapide sur le marché du travail, avec une expansion prévue de 38,1 % entre 2022 et 2030. À mesure que l'IA devient plus répandue dans les secteurs de l'hôtellerie, de la santé, de la finance, du commerce électronique et du divertissement, il y aura une forte demande d'ingénieurs en IA dotés des compétences et de l'expertise adéquates.

L'IA offre de nombreuses possibilités de carrière, telles que ingénieur en apprentissage automatique, scientifique des données, chercheur en IA, ingénieur en robotique, consultant en IA, ingénieur en vision par ordinateur, ingénieur en traitement du langage naturel et chef de produit en IA.

L'IA a-t-elle un potentiel pour l'avenir ?

Oui, l'IA offre de grandes possibilités à l'avenir. Le marché de l'emploi pour les ingénieurs en IA devrait connaître une croissance exponentielle et révolutionner les secteurs de la santé, de la finance, de la vente au détail, des transports, de l'éducation, du divertissement et bien d'autres encore.

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Voir la FAQ à la fin de cette description.

En bref, quels sont ces programmes de master AVC uniques ?

Programmes de master AVC

Atteignez vos objectifs de carrière grâce à des parcours d'apprentissage reconnus par l'industrie.

Les programmes de master d'AVC sont des camps d'entraînement intensifs en ligne pour la science des données et l'analyse, l'IA et l'apprentissage automatique, le Big Data, l'informatique en nuage, la cybersécurité, la gestion de projet, le développement Web à pile complète et le marketing numérique.

Ces parcours d'apprentissage se composent de différents cours et sujets liés à des compétences spécifiques pour un rôle ou un emploi, par exemple analyste de données, spécialiste de la cybersécurité ou leader de la transformation numérique.

Ces programmes ont été élaborés en collaboration avec, par exemple, EY, IBM et l'université de Purdue. À l'issue de la formation, vous recevrez un certificat reconnu, délivré par exemple par AVC, IBM et Purdue University, ce qui ajoutera de la valeur à votre profil.

Learning Parths se compose d'un certain nombre de cours en ligne et en classe que vous pouvez suivre à votre rythme. C'est très souple. Vous avez accès au parcours/programme d'apprentissage pendant 11 à 12 mois. Chaque programme comprend environ 8 à 9 cours et sujets.

QUESTIONS ET RÉPONSES

Qu'est-ce qu'un master en intelligence artificielle ?

Un master en intelligence artificielle est un programme de formation complet qui aide les étudiants à se familiariser avec cette puissante technologie et à développer des compétences en intelligence artificielle prêtes à l'emploi.

Le master en intelligence artificielle en vaut-il la peine ?

Un master en intelligence artificielle vous aidera à acquérir un avantage concurrentiel sur vos pairs et à développer des compétences prêtes à l'emploi. L'enseignement est dispensé par des experts de premier plan qui possèdent une riche expérience dans le domaine. En vous inscrivant à ce programme de maîtrise en IA, vous comprendrez clairement divers concepts d'IA tels que l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux, etc.

Pourquoi s'inscrire au cours d'ingénierie de l'IA à l'AVC ?

Le master en intelligence artificielle proposé par AVC, en collaboration avec IBM, est conçu par des experts de l'industrie pour vous aider à accélérer la croissance de votre carrière. Il comprend des cours pertinents pour l'industrie, tels que la science des données avec Python, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le NLP et le Chat GPT. Il propose également des hackathons et des sessions AMA organisées par IBM, des projets Capstone, des laboratoires pratiques, des sessions en direct et des projets pratiques.

Voici quelques raisons pour lesquelles il s'agit du meilleur master en intelligence artificielle et en apprentissage automatique :

Flexibilité : Le master en ligne en IA d'AVC offre la flexibilité d'apprendre à votre rythme et à votre rythme.

Programme d'études pertinent pour l'industrie : Le programme de maîtrise en ligne en IA d'AVC offre un programme complet couvrant des sujets clés tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et la science des données.

Expérience pratique : Le programme met l'accent sur l'apprentissage pratique à travers des projets du monde réel et des études de cas. Cela vous aide à acquérir une expérience précieuse dans l'application des techniques d'IA pour résoudre les défis industriels du monde réel et vous préparer aux exigences du marché du travail.

Possibilités de développement de carrière : L 'obtention d'un master en ligne en intelligence artificielle auprès de l'AVC peut améliorer vos perspectives de carrière dans le domaine en pleine expansion de l'intelligence artificielle, car il vous offre des possibilités de réseautage avec des professionnels de l'industrie.

Les masters en ligne en intelligence artificielle sont-ils difficiles à apprendre ?

La difficulté d'apprentissage d'un master en ligne en intelligence artificielle peut varier en fonction des connaissances et de l'expérience préalables d'une personne dans le domaine. AVCs propose un programme de master en ligne en intelligence artificielle conçu pour être accessible aux débutants et adapté aux personnes ayant des connaissances de base dans ce domaine.

Quelle est la valeur d'un certificat de master ?

Les programmes de master d'AVC vous aideront à maîtriser des compétences très demandées à un rythme plus rapide et à accroître votre potentiel de commercialisation. Quels que soient vos objectifs de carrière, que vous soyez un professionnel débutant ou que vous recherchiez des opportunités de développement de compétences pour changer de carrière, les programmes de master de l'AVC vous aideront à accélérer ces objectifs. Ces certificats sont très demandés.

Remarque : nous ne sommes pas une université et ne délivrons pas de diplômes universitaires. Ce Master signifie que vous avez suivi l'intégralité du programme et acquis toutes les connaissances essentielles sur le sujet, le maîtrisant ainsi parfaitement. Chaque cours/partie du programme donne également lieu à un certificat.

Quelles sont les connaissances et l'expérience requises pour les programmes de master ?

En général, aucune expérience préalable n'est requise pour participer au programme. Le programme commence au niveau de l'introduction et se poursuit (étape par étape) jusqu'au niveau de l'expertise. Toutefois, il est toujours utile d'avoir des connaissances ou une expérience de base dans le domaine concerné. En savoir plus sur les détails de votre cours spécifique.

Ce programme est autodidacte, ce qui vous permet d'apprendre à votre propre rythme. Vous commencerez par un module d'apprentissage pratique en ligne, suivi d'une série de cours en ligne adaptés à vos besoins. Vous avez la liberté de choisir les dates et les heures qui conviennent le mieux à votre emploi du temps - et si vous manquez une session, vous pouvez facilement la reprogrammer. Chaque session est enregistrée, ce qui vous permet de revoir la matière autant de fois que nécessaire.

À la fin du programme, vous aurez acquis des connaissances approfondies et serez en mesure de les démontrer et de les appliquer dans le cadre d'une série de tâches et de projets pratiques.

Combien de temps faut-il pour terminer le programme de master ?

C'est une question très personnelle. Certaines personnes suivent le programme assez rapidement (environ 2 à 3 mois), d'autres ont besoin de plus de temps. Vous avez accès au programme et à l'apprentissage en ligne pendant un an. Si vous consacrez 5 à 10 heures par semaine au programme, il vous faudra environ 6 mois pour le terminer. Remarque : certains autres programmes de master prennent plus de temps. Il s'agit d'une estimation.

Quelle est la structure des programmes de master ? Dois-je me rendre dans un centre d'apprentissage ?

La majorité des programmes sont entièrement basés sur l'apprentissage à distance. La plupart d'entre eux comprennent des cours intensifs en ligne avec eLearning que vous pouvez suivre à votre propre rythme. Ces parcours d'apprentissage consistent en différents cours et sujets liés à des compétences spécifiques pour un rôle ou un emploi. Il existe également des sessions de cours en ligne via notre système avancé d'apprentissage professionnel à distance. Vous avez le choix entre différents créneaux horaires et nous enregistrons toujours les sessions afin que vous puissiez les réécouter si vous avez oublié quelque chose ou si vous souhaitez revoir certaines informations. Quelqu'un est toujours là pour vous aider et vous soutenir si vous avez des questions sur les compétences que vous apprenez.

Quand puis-je suivre les cours de master en ligne ?

Le calendrier des cours varie d'un groupe à l'autre. Vous aurez accès à un tableau de bord avec plusieurs plages horaires pour chaque session ou sujet, afin que vous puissiez choisir ce qui vous convient le mieux. Les sessions peuvent être programmées l'après-midi en semaine, le matin ou le soir le week-end, en fonction de l'intérêt des participants et de la disponibilité du formateur. Si vous manquez une session, vous pouvez toujours la rattraper en regardant les enregistrements, de sorte que vous ne manquiez jamais aucun contenu.

Quand puis-je débloquer mon certificat de master ?

Une fois que vous aurez suivi au moins 85 % des cours, votre certificat pourra être débloqué. Cela s'applique à tous les programmes de master. L'un des critères d'obtention du certificat de master est la participation aux cours en direct. Toutefois, des exceptions peuvent être faites si vous n'êtes pas en mesure d'assister aux cours en direct, mais que vous devez tout de même regarder les enregistrements. Renseignez-vous sur votre cours spécifique ou envoyez-nous un courriel pour plus d'informations.