| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé reconnu par l’état |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EESPIG, CTI, EUR-ACE, CGE, UGEI |
Description
La majeure « Data & Artificial Intelligence » prépare le futur ingénieur à identifier les besoins et problématiques métiers liés à l’exploitation des données massives, à construire des outils d’analyse pour collecter ces données, structurées ou non structurées, à organiser et synthétiser les sources de données sous forme de résultats exploitables pour modéliser et anticiper de nouveaux comportements ou usages, à intégrer les enjeux réglementaires liés à l’exploitation des données personnelles.
Elle comporte les enseignements nécessaires en statistiques, en informatique.
Programme
Les enseignements de la majeure s’articulent particulièrement autour des mathématiques, de l’intelligence artificielle et plus spécifiquement le ‘Machine Learning’ et le ‘Deep Learning sans oublier les régulations en vigueur et l’éthique. Ils préparent le futur ingénieur à :
Construire des outils d’analyse et de traitement de données structurées et non structurées
Organiser et synthétiser les sources de données sous forme de résultats exploitables
Intégrer les enjeux réglementaires liés à l’exploitation des données personnelles
Implémenter, déployer et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle pour modéliser et anticiper de nouveaux comportements et usages
Objectifs de la formation
- Maîtriser les fondamentaux de la science des données et de l'intelligence artificielle appliquée
- Développer des compétences avancées en analyse, traitement et visualisation de données massives
- Concevoir et déployer des modèles d'apprentissage automatique et deep learning efficaces
- Intégrer des solutions d'IA dans des systèmes informatiques et environnements numériques complexes
- Évaluer et optimiser la performance et l'impact des algorithmes d'IA dans des contextes industriels
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