Master of Science Artificial Intelligence for Business (Part-time)
aivancity Paris-Cachan
Finançable CPF
Tout public
Présentiel
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Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Etudiant
Prix
17000 €
Prise en charge CPF
Durée
séminaire le vendredi et samedi, une semaine sur 2
Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Taux de réussite
100%
Pré-requis
Bac+4/bac+5 en informatique, ingénierie, mathématiques, statistiques, sciences physiques OU économie, gestion ET appétence mathématiques ET expérience data/IA OU enseignement supérieur ET 3 ans expé. data analyst, data scientist, ingénieur informatique, bio-informaticien, scientifique, statisticien
Certifications
Qualiopi
Localité
En présentiel
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Objectifs
- Identifier les méthodes d’apprentissage machine appropriées à une problématique métier spécifique
- Distinguer les différentes modalités de l’apprentissage machine
- Analyser, traiter et modéliser les données massives en s’appuyant sur des modèles statistiques explicatifs afin de les rendre intelligibles et exploitables
- Anticiper les implications éthiques et sociétales relatives à l’usage des méthodes d’intelliugence Artificielle
- Mesurer l’impact de l’intelligence artificielle sur l’environnement, la société et l’individu
- Anticiper les problématiques potentielles liées à la sécurisation et la protection des données personnellesTraduire les contenus bruts en données structurées en appliquant des techniques de vectorisation afin de les rendre exploitables par des algorithmes d’apprentissage automatisés
- Augmenter les données en mettant en œuvre une démarche d’ingénierie des fonctionnalités et en s’appuyant sur une expertise métier et sectorielle pour en améliorer leur exploitation
- Implémenter des modèles d’apprentissage profond en concevant une architecture optimisée afin de maximiser la puissance prédictive
- Anticiper et remédier aux problèmes de type sur-apprentissage des modèles élaborés en mettant en place des indicateurs permettant d’en mesurer les performances afin d’assurer l’opérationnalité de la solution d’intelligence artificielle
- Evaluer la fiabilité des algorithmes prédictifs d’apprentissage machine en appliquant une stratégie de validation croisée des données afin de minimiser l’influence des valeurs extrêmes
- Interpréter les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique et savoir les valoriser dans un contexte métier spécifique
- Comprendre et identifier les opportunités offertes par l’IA générative en entreprise
- Identifier les ressources, les langages de programmations et outils techniques nécessaires au projet d'Intelligence ArtificielleSélectionner l’architecture informatique appropriée à la problématique posée
- Valoriser les résultats d’un projet IA
- Gérer un projet IA
Programme
CERTIFICAT 1 : Méthodes quantitatives et programmation
- Coding foundations of AI
- Statistics
- Programmation pour Data Science
- Informatique décisionnelle
- Big Data & Cloud Computing
- Linear Algebra and Calculus
- Prise de décision basée sur les données
- Algorithmes de machine learning classiques
- Éthique, biais et limitations du Machine Learning
- Introduction aux réseaux de neurones
- Méthodes actuelles du Deep Learning (CNNs, LLMs, etc.)
- Déploiement responsable du Deep Learning
- IA générative
- Applications de l'IA générative en entreprise
- Structuration et gestion d’un projet d’IA
- Intelligence Artificielle de confiance : équité et explicabilité
- Droit et IA
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