En bref
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau d’études | Bac +5 |
| Rythme | Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
| Face à la généralisation des algorithmes à grande échelle et à la massification des données, le mastère Intelligence Artificielle et Big Data forme des experts à même de participer à des projets d'envergure, maitrisant les concepts, techniques et enjeux fondamentaux de l'intelligence artificielle. Programme 1ère année : MODÉLISATION ET ALGORITHMIQUE Mathématiques avancées pour le Big Data avec R Deep Learning Deep Reinforcement Learning DÉVELOPPEMENT Programmation fonctionnelle avec Scala Devops : CI/CD et IaC ARCHITECTURE ET DATA Cloud et Big Data Plateformes cloud Spark Core Spark Streaming Conteneurisation logicielle (Docker) PROJETS ET APPLICATION MÉTIERS BI et Big Data Reporting et restitution Sécurité du Big Data Mission en entreprise Projet annuel Cloud et Big Data Hackathon MANAGEMENT ET COMMUNICATION Anglais : préparation au TOEIC Programme Open et vie de l’école Communication professionnelle Management de projet SI : CdC, risque et pilotage Méthodologie agile : SCRUM PRINCIPAUX ÉVÉNEMENTS AI & Big Data Day FYC Cours Electif 2ème année : MODÉLISATION ET ALGORITHMIQUE Mathématiques avancées pour Big Data avec R Deep Reinforcement Learning DÉVELOPPEMENT Déploiement applicatif (Kubernetes) Conteneurisation et déploiemen ARCHITECTURE ET DATA Blockchain et développement Cloud avancé pour le ML et le Big Data Industrialisation des modèles ML Stream Processing avec Kafka PROJETS ET APPLICATION MÉTIERS Traitement automatique de langue naturelle Gestion de projet Big Data IoT et Big Data Mission en entreprise Projet annuel Analyse et conception fonctionnelle pour l'IA MANAGEMENT ET COMMUNICATION Anglais : préparation au TOEIC Programme Open et vie de l’école E-learning Droit de l'informatique et de l'Internet Éthique de l'IA et la Data Management d'équipe PRINCIPAUX ÉVÉNEMENTS AI & Big Data Day Projet FYC Cours électif MAJEURE DATA SCIENCE IA et support robotique Unsupervised Deep Learning MAJEURE DATA ENGINEERING Stream Processing avec Kafka Orchestration Machine Learning Rythmes : Session de septembre D'octobre à août : 1 semaine de cours / 3 semaines en entreprise. Session de janvier De janvier à décembre : 1 semaine de cours / 3 semaines en entreprise. Modalités d’évaluation : •Contrôle de connaissance •Mise en situation professionnelle à travers des cas pratiques et des études de cas •Participation à des hackathons internes •Soutenances orales •Partiels, constitués d’évaluations individuelles écrites et/ou orales. Diplôme délivré « EXPERT EN INGÉNIERIE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE » Certification Professionnelle reconnue par l'Etat Niveau 7 et inscrit au RNCP |
Programme
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage supervisé/non supervisé, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Big Data et data engineering : architecture des systèmes distribués, gestion des bases de données massives, ETL, Hadoop et Spark
- Machine Learning avancé et Deep Learning : algorithmes avancés, CNN, RNN, optimisation et régularisation
- Applications et cas pratiques : vision par ordinateur, data science, systèmes recommandateurs, projets en équipe
- Éthique, gestion de projet et compétences transversales : responsabilité sociale, veille technologique, méthodes agiles et communication
Objectifs de la formation
- Développer une expertise avancée en apprentissage automatique et en intelligence artificielle appliquée
- Concevoir et déployer des architectures Big Data pour le traitement et l’analyse de grandes volumétries de données
- Maîtriser les outils et langages de programmation spécifiques aux projets d’IA et Big Data (Python, TensorFlow, Hadoop)
- Analyser et interpréter des données complexes pour extraire des insights exploitables dans un contexte professionnel
- Mettre en œuvre des solutions innovantes alliant algorithmie, data science et technologies de pointe pour résoudre des problématiques réelles
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