Description
1 - Concevoir un projet intégrant l’intelligence artificielle. C1.1 Identifier des problématiques business C2.1 Déterminer les enjeux éthiques liés au projet d’intelligence artificielle C3.1 Identifier des axes de recherche et de développement d’outils et de méthodologies d’intelligence artificielle C4.1 Formaliser les besoins en termes de software et de hardware 2 - Elaborer des données exploitables pour la solution d’intelligence artificielle. C1.2. Identifier les données en explorant les sources internes et externes, en s’appuyant sur une étude des enjeux sociaux, économique et juridiques propres à la science des données et en veillant au respect des normes juridiques afin d’extraire des données utilisables pour le projet. C2.2. Nettoyer les bases de données C3.2. Transformer les bases de données C4.2. Réaliser une analyse exploratoire des données 3 - Développer une solution d’apprentissage automatique (machine Learning). C1.3 Développer un modèle d’apprentissage automatique supervisé C2.3 Développer un modèle d’apprentissage automatique non supervisé C3.3. Combiner plusieurs modèles supervisés ou non supervisés C4.3. Elaborer un modèle d’apprentissage automatique par renforcement C5.3. Elaborer un algorithme d’apprentissage profond C6.3. Développer un modèle d’apprentissage automatique intégrant les méthodes et solutions de reconnaissance d’image C7.3. Développer un modèle d’apprentissage intégrant les méthodes de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique sous-jacentes à l’analyse des textes C8.3. Développer un modèle d’intelligence artificielle symbolique à partir de règles logiques (rule-based decisions) C9.3. Développer un modèle d’apprentissage intégrant les méthodes et solutions de vision robotique C10.3 Evaluer les systèmes HRI C11.3 Valider l’opérationnalité du modèle C12.3 Entrainer le modèle d’apprentissage automatique 4 - Gérer un projet d’intelligence artificielle. C1.4 Participer à la planification précise du projet C2.4 Encadrer une équipe projet IA C3.4 Articuler les ressources humaines et techniques C4.4 Garantir le respect du calendrier C5.4. Accompagner les équipes métiers dans l’appropriation des données et/ou de nouveaux outils et méthodes de gestion de données au quotidien 5 - Valoriser les résultats du projet d’intelligence artificielle. C1.5 Transposer des résultats du projet en informations opérationnelles pour les métiers de l’entreprise C2.5 Présenter les résultats de manière visuelle et avec clarté C3.5 Mesurer les écarts/non conformités C4.5. Mesurer les impacts des données analysées en lien avec les orientations stratégiques de l’entreprise
Objectif
Télécom Paris, au sein de l’Institut Mines-Télécom, grande école publique des ministères de l’industrie et des communications électroniques forme, imagine et entreprend pour concevoir des modèles, des technologies et des solutions numériques au service d’une société et d’une économie respectueuses de l’humain et de son environnement. Dans cette optique, la certification Ingénieur en intelligence artificielle (MS) répond aux fortes évolutions technologiques et ainsi au besoin en recrutement de professionnels capables d’élaborer des solutions mettant en œuvre des processus décisionnels complexes.
Niveau
7 - Savoirs hautement spécialisés
Date de validité
17/06/2024
Domains
- analyse données
- Informatique et systèmes d'information
- intelligence artificielle
- Mastères spécialisés
NSF
- Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission
- Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données
GFE
Rome
| Nom légal | Rôle |
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