| Niveau d'études visé | Bac +6 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Mastère Spécialisé® Ingénieur en Intelligence Artificielle de Télécom Paris, conçu en partenariat avec ENSTA Paris et Télécom SudParis, forme des experts capables de concevoir, déployer et optimiser des solutions d'IA en réponse aux besoins du marché. La formation aborde l'apprentissage automatique, le deep learning, les réseaux de neurones, le traitement de données massives et les architectures MLops, permettant de maîtriser les techniques les plus avancées de l'intelligence artificielle. Les diplômés développent des compétences hautement recherchées pour piloter des projets d'IA complexes, de la conception des modèles à leur mise en production. Reconnu par la Conférence des Grandes Écoles et plébiscité par des entreprises comme Safran, Airbus ou BNP Paribas, ce cursus ouvre la voie à des métiers d'ingénieur en IA, chercheur, ingénieur en robotique, concepteur d'agents conversationnels ou encore cogniticien au sein de grands groupes et de start-up innovantes.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : éthique et déontologie, intelligence artificielle symbolique, statistique, modèles probabilistes, apprentissage automatique
- Apprentissage et optimisation : méthodes d’apprentissage statistique avancé, optimisation pour IA, architectures de réseaux de neurones et deep learning
- Data & MLops : gestion et traitement de données massives, mise en production de modèles IA, automatisation des workflows
- Systèmes d’interaction et intelligence autonome : interaction homme-robot, reconnaissance d’objets 3D, dialogue multimodal, algorithmique décisionnelle
- Projet fil rouge et stage professionnel : application pratique des acquis en conditions réelles, séminaires et insertion professionnelle
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes avancés d’apprentissage automatique et profond pour concevoir des modèles d’IA performants
- Acquérir les compétences en traitement et analyse de grandes quantités de données hétérogènes
- Développer la capacité à déployer et optimiser des systèmes d’intelligence artificielle dans des environnements industriels
- Comprendre les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’IA pour intégrer ces considérations dans les projets
- Être capable de conduire une démarche de recherche et d’innovation en IA via une maîtrise des outils mathématiques et informatiques