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Contexte

L’Intelligence Artificielle est en passe de bouleverser nos vies.
L’objectif de ce programme est de fournir les fondements et les techniques les plus avancées de l’IA. Le cursus de ce programme est unique car il couvre l’ensemble des méthodes d’intelligence artificielle, parfois appelées cognitive computing. Ce programme s’appuie sur la symbolique et les données, leurs applications à certains domaines critiques de secteurs d’activité au travers des modules pratiques, notamment le Big data ou encore les méthodes de l’apprentissage statistique/Machine Learning et de l’apprentissage profond/Deep Learning ou encore, de l’apprentissage par renforcement/reinforcement learning.

L’executive certificate intelligence artificielle Sciences des données de CentraleSupélec Exed permet à des professionnels aguerris d’acquérir toute l’expertise utile et indispensable au pilotage et mise en œuvre de projets d’intelligence artificielle au sein d’une structure.

Ce cursus couvrant l’intégralité du spectre allant de la théorie à la pratique, porté par un contenu et des intervenants de haut niveau, offre à ses participants une opportunité unique d’accéder à l’excellence en se familiarisant aux dernières avancées en méthodes et applications de l’intelligence artificielle.

ObjectifS

COMPRENDRE les enjeux de l’Intelligence Artificielle.
IDENTIFIER les opportunités à partir de cas d’usage métiers.
ACQUÉRIR les connaissances de base, socles principaux du domaine de l'IA.
SE FAMILIARISER à l'utilisation de l'IA et à son potentiel.
SAVOIR DÉVELOPPER une solution IA.

PROGRAMME

  • Contexte & Objectifs [1 jour]
    - Démystification de l’Intelligence Artificielle/Sciences des données [0,5 jour]
    - Ethique, Législation & Contraintes de l’IA/SD [0,5 jour]
  • Technologie & mise en pratique - Approches probabilistes / Modèles graphiques [2 jours]
    - L’objectif de ce module de formation est d'introduire les concepts et techniques pertinents à la reconnaissance statistique des formes. La classification hiérarchique non supervisée, les moyennes k, la règle de Bayes, les pertes et les risques, le risque de Bayes, les estimations du maximum de vraisemblance, les modèles graphiques probabilistes, la classification à partir des méthodes du plus proche voisin et les modèles graphiques probabilistes d’ordre ordinaire et d’ordre supérieur sont quelques-uns des concepts présentés.
    - Approches symboliques (probabilistique, décisionnelle) [1,5 jours]
    - Etude de cas : l’identification des influenceurs au sein d’un réseau [0,5 jour]
  • Technologie & mise en pratique - Apprentissage statistique [3 jours]
    - Ce module abordera les questions liées aux métriques pour l'évaluation et l'évaluation de l'apprentissage automatique, la régression linéaire, la régression logistique, le lasso, la régularisation structurée, la marge maximale, les méthodes à base de machine à vecteurs de support, les méthodes à noyaux , les arbres de décision, les méthodes d'ensemble, les forêts aléatoires sont quelques-uns des concepts qui seront discutés dans ce cours.
    - Machine Learning (classification, régression, modèles graphiques) [2 jours]
    - étude de cas : systèmes de recommandations [1 jour]
  • Technologie & mise en pratique - Apprentissage Profond et Réseaux Neuronaux [3 jours]
    - Ce module discutera des motivations et des principes concernant les algorithmes d'apprentissage pour les architectures profondes, à partir de l'apprentissage non supervisé de modèles monocouches tels que les machines de Boltzmann restreintes et l'apprentissage de modèles plus profonds, tels que les auto-codeurs profonds et les neurones convolutionnels. Dans une optique d'approfondissement, nous aborderons également les réseaux neuronaux récursifs, les réseaux de neurones à mémoire longue et courte, les réseaux de neurones adversatifs génératifs, etc.
    - Deep Learning (encodeurs automatiques, CNNs, RNNs, LSTM, GANs) [2 jours]
    - Etude de cas : reconnaissance visuelle recognition, traitement automatique du langage naturel [1 jour]
  • Technologie & mise en pratique - Langages de programmation et plateformes d'IA/SD [2 jours]
    - Ce cours vise à amener les professionnels des systèmes d’information et des sciences de l'information au niveau des métalangages et des paquets de programmation multiplateformes relatifs aux sciences des données et de l'intelligence artificielle. En particulier, nous étudierons les plateformes de science des données et l'IA au-delà des entrepôts de données, pour raisonner et interpréter les données non/ multi-structurées et dispersées en utilisant les métalangages de données massives les plus courants et les plus répandus : Hadoop, MapReduce, Spark, etc., ainsi que les langages de programmation d'apprentissage profond (TensorFlow, Keras, …).
    - Langages de programmation & plateformes d’IA [1,5 jours]
    - Etude de cas [0,5 jour]
  • Technologie & mise en pratique - Apprentissage par renforcement [0,5 jour]
    - L'apprentissage par renforcement est un paradigme puissant qui apprend à prendre de bonnes décisions à partir d'exemples ; il est pertinent pour une vaste gamme de tâches, y compris la robotique, le jeu, la modélisation et les soins de santé.
    Ce cours fournira une solide introduction au domaine de l'apprentissage par renforcement et les élèves apprendront les principaux défis et approches, y compris la généralisation et l'exploration.
  • Technologie & mise en pratique - Théorie des jeux, systèmes multi-agents [0,5 jour]
    - Ce cours présente une vue d’ensemble des principes liés à la théorie des jeux et à la dominance, la rétro-induction, l’équilibre de Nash, la stabilité évolutive, l’engagement, la crédibilité, l’antisélection.
    En plus, nous présenterons brièvement les systèmes multi-agents pour le développement de systèmes complexes : la programmation orientée multi-agents (MAOP) utilisée pour l’intégration de systèmes intelligents et le développement de systèmes sociotechniques.
  • Déclinaison personnalisée aux secteurs d’activité [3 jours]
    - Définition du problème, analyse bibliographique, choix de la méthode à utiliser, création planning projet et répartition des responsabilités [0,5 jour]
    - Développement de la solution apportée au problème (alpha) [1 jour]
    - Retour du tuteur, ajustements du planning, définition des objectifs finaux [0,5 jour]
    - Développement de la solution apportée au problème (beta) [1 jour]
  • Evaluation des solutions [1 jour]
    Présentation des problèmes abordés et des solutions proposées

public concerné

Cette formation s’adresse à :
des directeurs,
des ingénieurs de recherche en développement,
des informaticiens,
des data scientists
ou encore des consultants techniques, ayant de bonnes bases en mathématiques et en programmation.

en pratique

Méthodes pédagogiques

Apports théoriques.
Mise en application de la théorie et exercices pratiques.
Adaptation à des secteurs d’activité spécifiques.

Moyens pédagogiques

Se prémunir d'un ordinateur portable.

Modalités d'évaluation

Un test de connaissances sur les compétences acquises.
Un mémoire avec soutenance en fin de cursus devant un jury.

Statistiques

3500
cadres formés par an

6
campus en France et dans le monde

1
centre de formation au coeur de Paris

89%
de nos participants recommandent nos formations
(*source 1er semestre 2019)

Votre contact pour cette formation

Laetitia Vigneron-Field
Chargée d'affaires

+33 (0)1 75 31 68 97

laetitia.vigneron-field@centralesupelec.fr

Ils vous en parlent

L'intelligence artificielle va changer nos modes de vie. L’objectif de ce programme est de fournir les bases et les techniques les plus avancées sur le terrain pour devenir un leader technique de cette transformation. Notre programme est unique. Il aborde la thématique dans sa globalité : des méthodes d'intelligence artificielle basées sur des modèles / symboliques et des données, à leurs applications dans des domaines critiques tels que le traitement du langage naturel, l'informatique visuelle, Internet et la vente au détail.

Nikos PARAGIOS
Professeur de classe exceptionnelle - Responsable de l’axe enseignement « Sciences des données » au sein de CentraleSupélec.

Executive Certificate Intelligence Artificielle Sciences des données

Référence :
IA03-20
Prix :
12 000€ (HT)
(Restauration offerte)
contact
  • Du 05/10/2020 au 08/02/2021
    Formation programmée à la demande. Nous consulter.
    + Plus de dates
  • 16 jours - 112 heures
  • Paris (75015)

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