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Certificat de spécialisation Intelligence artificielle

Code diplôme/certificat: CS9700A-PDL

30 crédits

Niveau d'entrée

  • Sans niveau spécifique

Niveau de sortie

  • Sans niveau spécifique

Responsable(s)

Marin FERECATU

-

Public, conditions d’accès et prérequis

Ce certificat s'adresse à un public ayant des connaissance de base en informatique (programmation, bases de données) et en mathématiques appliquées (niveau bac+4 ou bac+5).
 

Objectifs

L'objectif est de transmettre les cadres méthodologiques et les outils logicielles utiles pour déployer et comprendre les fonctionnement des modèles d'IA modernes. Il s'adresse notamment aux ingénieurs, data scientists, chefs de projets et chercheurs dans des domaines applicatifs variés souhaitant acquérir des compétences techniques poussées dans le domaine de l'IA, et d'avoir une compréhension des enjeux afin de pouvoir adapter l'utilisation de ces modèles dans le contexte de leur activité professionnelle.

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Certificat de spécialisation Intelligence artificielle

Code(s) NSF : -

Code(s) ROME : -

Organisation

Organisation et durée

L’année est organisée en 2 semestres  : semestre 1 (S1) d’octobre à février/mars et semestre 2 (S2) de février/mars à juin.

• Parcours complet
Le cursus est proposé selon une programmation permettant d’optimiser la durée de la formation, compatible avec une activité professionnelle.

• Unités d’enseignement « à la carte »
Vous avez toute liberté pour effectuer votre choix parmi l’ensemble des unités d’enseignement (UE) qui vous sont proposées.

Cours à distance via Internet :
autoformation avec accompagnement par un enseignant(e) (en individuel ou collectif). Utilisation de supports numériques (documents pdf, documents sonorisés, vidéos interactives, quiz d’autoévaluation...) et échanges en classes virtuelles par visioconférence (en direct ou en différé), messagerie, forums, chat...

Modalités d'évaluation

Le certificat de spécialisation s'acquiert en obtenant une note supérieure ou égale à 10 à toutes les UE proposées ainsi qu'au projet professionnel (UA).

Méthodes mobilisées

Pédagogie qui combine apports académiques, études de cas basées sur des pratiques professionnelles et expérience des élèves.
Équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels. Un espace numérique de formation (ENF) est utilisé tout au long du cursus.

Modalités d’évaluation :
Chaque unité (UE/US, UA) fait l’objet d’une évaluation organisée en accord avec l’Établissement public (certificateur) dans le  cadre d’un règlement national des examens.

Les certificats de spécialisation sont délivrés aux candidats ayant validé toutes les unités qui composent le certificat avec une note supérieure ou égale à 10/20.

Accessibilité public handicapé :
Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l’accompagnement de toute personne en situation de handicap.

Modalités et délais d’accès

Les inscriptions se déroulent dès le mois de mai pour les formations qui débutent en octobre (semestre 1) et dès novembre pour les formations qui débutent en février (semestre 2).

Description

Cliquez sur l'intitulé d'un enseignement ou sur Centre(s) d'enseignement pour en savoir plus.

Compétences

Le certificat propose 5 UE Cnam permettant d'acquérir les compétences suivantes concernant le fondement des méthodes d'intelligence artificielle, les modèles d'apprentissage statistique, les méthodes récentes de deep learning, ainsi que des applications pour des tâches variées de traitement de données multi-media au sens large.

Suites de parcours

Pas de poursuite d’études au Cnam.
 

Voir aussi

Les UE, les diplomes et les stages dans le domaine :

Contact

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Centre(s) d'enseignement proposant cette formation