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Titre RNCP 100% CPF

Mastère 2 en Intelligence Artificielle

ECOLE 18.06 ALSACE

9 000 €à partir de
392 hdurée
1session active
Bas-Rhinlieu

Objectifs de la formation

L'objectif de la formation est de maîtriser les concepts de base pour les reproduire ou pour en créer de nouveaux. Le mastère se veut ingénieux et créatif pour apporter des solutions aux futurs problèmes posés avec les bonnes données et les bonnes architectures.
- Compréhension des Fondamentaux : La première année, sert à approfondir les connaissances théoriques en données, en mathématiques et en algorithmes.
- Compétences Techniques : En première année l'objectif est de développer des aptitudes à concevoir des programmes, tout en utilisant des outils professionnels d'IA (génératives ou construites) et en manipulant de grandes quantités de données. Les modules se terminent par la mise en place de projets de déploiement (MLOps) pour garantir l'intégrité des modèles et des données.
- Compétence en gestion : L'ensemble du travail se fait dans des équipes, Il est nécessaire de bien identifier son rôle et sa place pour un travail efficace, en confiance et éthique. Le déploiement d'une solution, tout comme sa construction se fait avec la gestion des données, la gestion de la communication entre participants, dans un environnement séquencé et sécurisé.Les notions et gestions de coût font parties intégrantes lors des phases de mise en place, construction et d'audit.
- Application Pratique : En deuxième année de Mastère, l'apprenant est amené à travailler sur des projets concrets pour appliquer les concepts appris et pour résoudre des problèmes réels avec de grandes quantités de données. Les thèmes abordés pour utiliser les données sont la construction et l'utilisation, d'IA génératives 2D,/3D, d'IA par modèles pour générer et créer du Son, d'IA en attaque/défense pour la cybersécurité, d'IA par renforcement, et d'intelligence collectives. L'enseignement des modules pédagogiques est accompagné de sa théorie complémentaire pour mener à bien la résolution de tous les projets proposés. La force des projets est de placer en cas réel l'utilisation, le stockage et la gestion des données. Chaque projet est proposé par des professionnels qui ont pour objectif d'accompagner les apprenants à des méthodes et des résultats. En fonction des projets les outils sont réfléchi pour avoir les meilleurs optimisations et en limitant les erreurs.
- Application et Innovation :Dans sa conception, les cours, et les évaluations développent les compétences de gestion des données en intégrant plusieurs dimensions technologiques, organisationnelles et réglementaires. Le contenu souligne l'importance de bâtir des bases de données en collaboration avec des architectes spécialisés d'IA, pour répondre aux besoins variés en données structurées, semi-structurées ou non structurées. La création de Data Lake sécurisé performant, permet d'intégrer des données provenant de sources multiples, facilitant leur exploitation. L'architecture se veut scalable, résiliente et compatible avec les contraintes réglementaires, comme la sécurité et la protection des données...

Programme

La formation est dispensée de la façon suivante :
- Anglais - 28 heures
- Intelligence Économique - 14 heures
- Mémoire - 35 heures
- Déployer une stratégie de management et de gouvernance de la donnée - 21 heures
- Big Data - Architecture des données - 42 heures
- IA générative - 28 heures
- IA décisionnelle - 28 heures
- IA pour le traitement du Son - 28 heures
- Implémenter et automatiser le déploiement des solutions de données sur le Cloud - 28 heures
- IA par renforcement - 56 heures
- IA pour la Cyberdéfense - 56 heures
- IA des sociétés - gestion de projet DATA - 28 heures

Résultats attendus

À l'issue de la formation vous aurez acquis les compétences suivantes :
- Mathématiques : Solides bases en mathématiques appliquées, statistiques et algèbre linéaire.
- Connaissances en bases de données : Compréhension des systèmes NoSQL et des architectures Big Data.
- Analyse de données : Compréhension et traitement de grandes quantités de données.
- Programmation : Maîtrise des langages de programmation (Python, R, etc.) et des frameworks de data science (TensorFlow, PyTorch).
- Approche méthodologique : Capacité à utiliser des méthodes et algorithmes appropriés pour résoudre des problèmes complexes.
Pour valider son Mastère en Intelligence Artificielle, l'apprenant doit remplir plusieurs critères académiques et administratifs. Il doit obtenir une moyenne d'au moins 10/20 pour valider une matière et obtenir les crédits correspondants et avoir au minimum 60 crédits ECTS sur les 70 attribués, condition nécessaire pour passer en année 2 du Mastère. L'accès à l'examen final est réservé aux apprenants pouvant cumuler 120 crédits ECTS sur l'ensemble du cursus. Aucune session de rattrapage n'est prévue : seuls les résultats des évaluations initiales sont pris en compte. L'assiduité, l'implication continue sont des indicateurs clés de réussite. Par ailleurs, la régularisation complète des frais de scolarité est indispensable pour la délivrance du diplôme.
Et enfin, Il devra construire un mémoire de recherche professionnel, obtenir la moyenne à l'écrit pour avoir la possibilité de le présenter à l'oral et enfin atteindre également la moyenne à la soutenance afin de valider son Titre RNCP.
Les apprenants obtiendront à la fin de leur Mastère 2 le titre RNCP niveau 7 n°40875 « Expert en ingénierie des données » délivré par l'Efrei. Ce titre reconnu par l'État valide leurs compétences professionnelles et renforcent leur employabilité.

Les points forts

Les modules sont en partie assurés par des professionnels issus du monde de l'entreprise.
Les promotions, à taille réduite, permettent d'accorder un suivi personnalisé à chaque participant.
Le campus dispose d'un FabLab équipé de matériel hi-tech.

La certification

Expert en ingénierie de données

RNCP 40875 RS -1 CertifInfo 119213

Organisme & lieu

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