MSc artificial intelligence for business
Aivancity - La Grande École de l'Intelligence Artificielle et de la Data

Description

Fondé sur une approche pédagogique alliant les enseignements théoriques et les projets, le MSc Machine Learning for Business Intelligence d’aivancity School for Technology, Business & Society Paris-Cachan permet de bâtir un portefeuille de nouvelles compétences allant de la modélisation probabilistique à l’apprentissage profond (deep learning) en passant par le traitement des données non structurées, la visualisation des données, les réseaux de neurones…

Objectifs de la formation

• Identifier et définir les enjeux et les impacts des différents domaines d’usage de l’Intelligence Artificielle
• Distinguer les différentes modalités de l’apprentissage machine
• Identifier les méthodes d’apprentissage machine appropriées à une problématique mé-tier spécifique
• Analyser, traiter et modéliser les données massives en s’appuyant sur des modèles statistiques explicatifs afin de les rendre intelligibles et exploitables
• 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 personnelles
• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative et son impact sur les entreprises.
• Acquérir une vision stratégique pour intégrer l'IA générative de manière efficace dans des processus d'entreprise.
• Anticiper les implications éthiques et sociétales relatives à l’usage des méthodes d’Intelligence Artificielle
• Traduire 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 oeuvre une démarche d’ingénierie des fonction-nalités 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 Sélectionner l’architecture informatique appropriée à la problématique posée.
• 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 Artificielle
• Valoriser les résultats d’un projet d'Intelligence Artificielle Coordonner le projet en s’appuyant sur des méthodes et des outils de gestion adaptés au contexte de l’entreprise et à la nature du projet d’Intelligence Artificielle
• Gérer un projet d'Intelligence Artificielle

Points forts

• Un Master of Science Artificial intelligence for Business
• Une certification professionnelle d’Etat enregistrée au RNCP (Répertoire National des Certifications professionnelles) de niveau 7 (équivalent bac+5) : « Chef de projet en développement de solutions d'intelligence artificielle »
• Les certifications professionnelles suivantes dont la préparation est intégrée au programme : AI-100: Designing and Implementing an Azure AI Solution et/ou AWS Certified Machine Learning – Specialty