INSTITUT MINES TELECOM : formation data et IA à Palaiseau

- Concevoir une architecture de données et de traitements robuste et évolutive, y compris la modélisation, la génération des données et le stockage des données.
- Intégrer les solutions d'intelligence artificielle dans des architectures de données existantes ou dans des architectures en conception (byDesign) avec une approche frugale.
- Produire des pipelines de données efficaces pour l'entraînement, le déploiement et la gestion des modèles de science de données et d'intelligence artificielle.
- Gérer le cycle de vie des modèles, la supervision des performances et l'automatisation des processus de déploiement.
- Limiter les risques dans la conception, le déploiement et l'exploitation de l'architecture de données.

L'ingénieur en intelligence artificielle est aujourd'hui un professionnel spécialisé dans la conception, le développement, la mise en œuvre et le déploiement d'applications et d'algorithmes informatiques capables d'imiter certaines capacités cognitives humaines telles que la vision, la compréhension du langage naturel, la prise de décision et bien d'autres encore. Ces ingénieurs utilisent des techniques telles que l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la synthèse de son, la reconstitution 3D et d'autres domaines connexes pour créer de solutions technologiques avancées. Un ingénieur en IA doit également avoir une compréhension approfondie des concepts théoriques sous-jacents, de la régulation et des implications éthiques de l'utilisation de l'IA. Il travaille souvent en collaboration avec des experts en domaines spécifiques pour concevoir des solutions adaptées aux besoins particulier de chaque application.
La certification "ingénieur en intelligence artificielle (MS)" répond aux besoins du marché du travail en développant les compétences liées à la conception et à la gestion du projet de sciences de données, à l'extraction, à la structuration, à la gestion, au traitement, à l'analyse et à la valorisation des données. Dans un contexte mouvant et concurrentiel où la transformation technologique redéfinit les contours de l'industrie et des services, les compétences clés de l'ingénieur en intelligence artificielle sont attendues par les entreprises de nombreux secteurs. La certification constitue un apport d'outils et de méthodes afin de satisfaire les besoins identifiés sur le marché du travail.

- Employer les méthodes avancées d'apprentissage statistique pour résoudre des problématiques d'intelligence artificielle.
- Utiliser les réseaux de neurones et les architectures associées.
- Concevoir et analyser des expériences pour évaluer les systèmes HRI (Interaction Homme – Robot).
- Mettre en œuvre des méthodes d'apprentissage profond en s'appuyant sur des bibliothèques logicielles.

- Identifier les techniques récentes de gestion et d'analyse de grandes masses de données.
- Déterminer les apports des algorithmes et des techniques récentes d'analyse des données, d'apprentissage statistique et d'intelligence artificielle.
- Concevoir et déployer une stratégie data et IA.
- Mettre en place les meilleures pratiques des organisations innovantes grâce aux données et à l'IA.