MSc intelligences artificielles génératives Aivancity - La Grande École de l'Intelligence Artificielle et de la Data

Description

Le Master of Science Intelligences Artificielles Génératives d'Aivancity forme les futurs experts capables de maîtriser et déployer les technologies d'IA générative les plus avancées.

Au cœur du programme : l'apprentissage approfondi des modèles de langage (LLM), des architectures de réseaux génératifs (GAN, VAE, Transformers), et des techniques de fine-tuning spécialisé.

Les étudiants développent une expertise technique pointue en programmation Python, frameworks de deep learning, et manipulation de données massives, tout en acquérant une vision stratégique de l'implémentation d'solutions d'IA générative en entreprise.

Cette formation hybride alliant théorie et pratique industrielle prépare les diplômés à devenir ingénieurs IA générative, consultants en transformation digitale par l'IA, product managers spécialisés ou entrepreneurs tech dans des secteurs en pleine révolution comme la création de contenu, l'automatisation cognitive et l'innovation produit.

Programme

• Fondamentaux des intelligences artificielles génératives : concepts clés, architectures de réseaux neuronaux, modèles de langage avancés.
• Techniques avancées de génération de contenu : GANs, diffusion probabiliste, fine-tuning et transfert learning.
• Applications pratiques : création de textes, images, musiques et vidéos générés par IA, cas d'usage industriels et éthiques.
• Déploiement et optimisation de modèles IA : infrastructure cloud, serveurs edge, gestion des coûts et performance.
• Enjeux éthiques, légaux et sécuritaires autour des IA génératives : biais, propriété intellectuelle, réglementation et gouvernance.

Objectifs de la formation

• Maîtriser les principes et architectures des intelligences artificielles génératives
• Concevoir et entraîner des modèles génératifs adaptés à des cas d’usage spécifiques
• Implémenter des solutions d’IA générative dans des environnements industriels et commerciaux
• Évaluer la performance et l’éthique des systèmes d'intelligence artificielle générative
• Intégrer des approches avancées de traitement des données et apprentissage profond pour optimiser les résultats