INSA | Ingenieur specialite MOdelisation et Intelligence Artificielle

Midisup

Non finançable CPF

Tout public

Présentiel

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Etudiant

Prix

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Durée

3 annees

Niveau visé

Niveau > BAC + 5

Localité

En présentiel

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Objectifs

Appliquer les outils fondamentaux de l'ingénieur mathématicien
Concevoir, mettre en oeuvre et valider des modèles mathématiques avancés et des solutions numériques adaptées
Appréhender l'aléa et modéliser les incertitudes
Analyser et valoriser des données, potentiellement massives
Formuler et résoudre des problèmes complexes d'optimisation, d'aide à la décision et de gestion des risques
Participer au développement de solutions logicielles
Formuler et modéliser des problèmes notamment dans les systèmes complexes relatifs aux mathématiques appliquées
Intégrer, dans l'analyse des problèmes et le développement des solutions, les aspects Qualité - Hygiène (données massives utilisées pour le profilage nutritionnel/santé publique) - Sécurité (Cybersécurité) - Environnement (l'IA a un impact sur la mobilité/transport, améliore la consommation énergétique, a des répercussions environnementales, ex : réduction de l'émission mondiale de gaz à effet de serre
Gérer un projet inter/pluri disciplinaire (maîtriser une méthode de gestion de projets, analyse des coûts...)
Communiquer en entreprise (rapports; compte rendus, synthèse, présentations orales .) en plusieurs langues
Gérer un groupe : animer une équipe, argumenter et négocier, communiquer en situation de crise
Formuler et argumenter des solutions en s'appuyant sur des éléments économiques, de veille et positionnement scientifiques, RSE
Prendre en compte les enjeux des relations au travail, de sécurité et de santé au travail et les dimensions éthiques (ex: RGPD / utilisation des données personnelles ) qui s'y rapportent
Travailler en contexte international et multiculturel en prenant en compte les enjeux industriels, économiques et sociétaux
Protéger, valoriser et exploiter une innovation

Programme

un volet mathématique et informatique solide dont les matières centrales sont la statistique, l'optimisation, l'apprentissage machine, le traitement du signal, le calcul scientifique et l'apprentissage profond qui se trouvent au coeur de l'IA numérique moderne - par opposition à l'IA historique, dite symbolique, basée davantage sur la logique mathématique.
enseignements autour des techniques de prévision dans les systèmes régis par des équations, telles que l'assimilation de données.
une unité d'enseignement autour des systèmes dits de confiance.

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