| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | EQUIS, CGE, EESPIG, CTI, EUR-ACE, AACSB, AMBA, QUALIOPI |
Description
Le Master Informatique - Parcours Ingénierie en Intelligence Artificielle (IIA) proposé par le Centre de Formation d'Apprentis numiA en partenariat avec l'Université Paris 8 Vincennes - Saint-Denis forme des ingénieurs de haut niveau spécialisés dans les technologies de pointe de l'IA.
Ce programme complet aborde les fondements de l'apprentissage automatique, l'optimisation, les microcontrôleurs et IoT, ainsi que les techniques d'IA symbolique et la représentation des connaissances.
La formation développe des compétences avancées en conception, développement et déploiement de systèmes intelligents, en Machine Learning, en Cloud et Edge Computing, et en traitement de données massives.
Trois spécialisations sont proposées : Sciences des données, Systèmes d'information, et Internet des Objets.
Les diplômés accèdent à des postes stratégiques de Lead Data Engineer, Lead Data Scientist, ou Ingénieur en Intelligence Artificielle, capables de piloter des projets complexes dans des secteurs en forte croissance où l'IA transforme les pratiques industrielles.
Thématiques abordées
- Fondements de l’apprentissage automatique, optimisation et IA symbolique
- Internet des Objets (IoT) : réseaux de capteurs, systèmes embarqués, innovation IoT
- Systèmes d’Information : blockchain, cloud, edge computing, sécurité des données
- Sciences des données : cycle de vie des projets data science, apprentissage automatique avancé
- Projet d’alternance et compétences transversales en ingénierie IA et déploiement industriel
Objectifs de la formation
- Concevoir, développer et déployer des systèmes exploitant l'intelligence artificielle, le machine learning, le cloud et le edge computing.
- Maîtriser les techniques avancées d'apprentissage automatique, d'IA symbolique et de représentation des connaissances.
- Appliquer des méta-heuristiques d'optimisation bio-inspirées pour résoudre des problèmes complexes.
- Gérer le cycle de vie complet d'un projet en sciences des données, incluant traitement et analyse de données massives.
- Assurer la conduite de projets en ingénierie des systèmes d'information avec intégration des technologies IA.
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