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Intelligence artificielle pour des données multimédia

CODE CNAM : RCP217

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Équipe autour d'un ordinateur portable, écrans de code en arrière-plan

Les informations principales de la formation

Résumé

Intelligence artificielle pour des données multimédia

Modalité : à distance

Durée : 6 mois / 50 heures

Date de début : 1 septembre 2026

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Tarif : À partir de 450 euros

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Présentation

Introduction

Organisation des cours

Durée 6 mois / 50 heures
Période de cours Octobre à Février
Modalités à distance
Rythme A votre rythme
Alternance Non éligible
Intitulé officiel Intelligence artificielle pour des données multimédia
Code CNAM RCP217
Crédit ECTS 6 ECTS

Public cible

Prérequis

Cette UE s’adresse à un public ayant des connaissance en informatique (programmation, bases de données) et en mathématiques appliquées (niveau bac+5). Ce cours constitue un cours « avancé », il est conseillé d’avoir suivi les UE RCP208 et RCP209 pour le suivre. Il convient notamment d’avoir des connaissances en apprentissage statistique et en apprentissage profond, et de maîtriser les librairies Python pour ce type de méthodes (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

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Programme

Contenu de la formation

Données spatio-temporelles : L’objectif est d’étudier l’adaptation des modèles d’IA dans le cas où la dimension temporelle revêt une importance particulière. Les applications potentielles couvrent l’interprétation de vidéos, de données audio, ou plus généralement de séries spatio-temporelles multi-variées, avec des applications dans différents champs de la physique (biologie, sismologie, climatologie) et de la prédiction financière.

Traitement de la langue naturelle : Les données textuelles couvrent des applications très nombreuses (chatbot, traduction automatiques, robots assistants, analyse syntaxique, etc). L’objectif sera d’étudier les modèles modernes d’ »embedding vectoriels », sémantique distributionnelle, modèles récurrents pour l’annotation automatique et modèles de réécriture (encodeurs/décodeurs), et traduction automatique, ainsi que de les confronter et de les coupler aux méthodes historiques issues de la linguistique. Une partie dédiée à la fusion d’informations visuelles (ConvNets) et textuelles (RNN) est aussi envisagée avec des applications à l’annotation d’images et aux systèmes de questions-réponses visuels.

Graphes et systèmes de recommandations : L’objectif est d’adapter les méthode d’IA aux données de type graphe, qui sont ubiquitaires dans le monde numérique moderne (réseaux sociaux, données 3D dans le monde de la modélisation comme pour le CAD ou l’industrie automobile, etc). Une des principales difficulté est d’adapter les méthodes pour être capable de traiter des grilles non régulières ; les solutions actuelles de l’état de l’art seront introduites.

Carrière

Rythme des cours

Compétences visées

Objectifs

Former les auditeurs aux techniques modernes d’intelligence artificielle appliquées au données de type multimédia et appliquer ces techniques à des problématiques couramment utilisées en sciences des données.

Méthodes mobilisées

Méthodes d’évaluation

Poursuivre ses études

Tarifs et financement

Le coût d’une formation peut voir plusieurs type de financement. Le Cnam Pays de la Loire applique un tarif de référence de 21 € de l’heure lorsque la formation est prise en charge par un organisme : votre employeur, un OPCO ou votre compte personnel de formation (CPF).

Si vous financez seul votre formation, un tarif individuel réduit s’applique. Si vous êtes demandeur d’emploi, vous pouvez mobiliser des dispositifs spécifiques via France Travail ou la Région. Plusieurs solutions existent pour ne pas avancer les frais. Nos conseillers formation étudient votre situation au cas par cas et vous orientent vers le financement le plus adapté.

Catégorie Tarif Financement
Prise en charge organisme 1050,00 euros Employeur, plan de développement des compétences
Financement CPF 1050,00 euros Compte personnel de formation
Financement individuel 450,00 euros Autofinancement, facilités de paiement

Inscription

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