Mastère 1 - intelligence artificielle École 18.06

Description

Le Mastère 1 - Intelligence Artificielle de l'École 18.

06 forme en deux ans des experts capables de maîtriser l'ensemble de la chaîne IA, du développement d'algorithmes à leur déploiement opérationnel.

La première année établit les fondamentaux mathématiques et techniques indispensables, couvrant le Machine Learning, le Deep Learning avec les réseaux de neurones (CNN, RNN, transformateurs), le traitement du langage naturel (NLP) pour créer des IA conversationnelles, et la vision par ordinateur pour l'analyse d'images en temps réel.

La seconde année approfondit ces compétences avec des modules spécialisés : IA générative 2D/3D, IA par renforcement appliquée aux jeux vidéos, IA décisionnelle pour la Business Intelligence, et cyberdéfense par IA.

Une dimension stratégique unique enrichit le parcours avec l'Intelligence Économique, permettant aux étudiants de comprendre l'écosystème d'intervention et de développer des modèles adaptés aux enjeux réels des entreprises.

Cette formation prépare aux métiers d'architecte IA, data scientist, ingénieur Machine Learning, consultant en IA, ou spécialiste en traitement automatique du langage naturel, répondant aux besoins croissants d'expertise en intelligence artificielle dans tous les secteurs d'activité.

Programme

• Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, renforcement
• Traitement du langage naturel : modèles de langage, analyse sémantique, applications
• Vision par ordinateur : reconnaissance d’images, détection d’objets, réseaux convolutifs
• Algorithmes avancés et optimisation : réseaux de neurones profonds, méthodes d’optimisation, regularisation
• Projets appliqués et éthique de l’IA : études de cas, développement de solutions, enjeux sociétaux

Objectifs de la formation

• Maîtriser les algorithmes fondamentaux de l’intelligence artificielle et leur implémentation pratique.
• Analyser et interpréter des données complexes en utilisant des techniques d’apprentissage automatique.
• Concevoir et déployer des modèles d’IA adaptés à des problèmes réels variés.
• Évaluer l’impact éthique et sociétal des technologies d’intelligence artificielle.
• Collaborer efficacement dans des projets interdisciplinaires liés à l’IA.