Certification Intelligence Artificielle

La formation présente les différentes composantes de l’intelligence artificielle : l’apprentissage statistique (Machine Learning, Deep Learning), le traitement de données massives (image, parole, etc.) et la robotique. Co-présentée par ENSTA Paris et Télécom Paris, cette formation délivre un Certificat d'Études Spécialisées.
Picto langue
Français
Picto lieu
Paris & Palaiseau
Picto dates
De décembre à juillet
Picto durée
8 mois
Picto coût
11 500€

Objectifs

  • 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

Programme

  • Introduction
  • Apprentissage statistique avancé
  • Apprentissage statistique à grande échelle
  • Apprentissage profond
  • Logiques et intelligence artificielle symbolique
  • Traitement automatique des langues et apprentissage
  • Apprentissage pour l'image et la reconnaissance d'objets
  • Apprentissage pour la robotique
  • Apprentissage sur graphes
  • Perception pour les systèmes autonomes
  • Enjeux éthiques de l'intelligence artificielle
  • Synthèse et conclusion

Conditions d'admission

Cette formation s’adresse à des ingénieurs, chefs de projet ayant de bonnes connaissances en mathématiques (probabilités, optimisation) et une expérience significative en programmation et souhaitant développer leurs compétences dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Des connaissances de bases en apprentissage statistique (Machine Learning) et une bonne expérience de la programmation sont indispensables pour suivre avec profit cette formation.

Modalités pratiques

Les responsables de cette formation sont :

  • Antoine Manzanera, enseignant-chercheur à ENSTA Paris, il s’intéresse aux problématiques liées au traitement d'images et à la vision de bas niveau, du modèle mathématique à l'implantation parallèle sur un système embarqué. En particulier, ses travaux s’appliquent à la représentation et traitement des images, à l’analyse du mouvement, et aux systèmes de vision embarquée.
  • Geoffroy Peeters, enseignant-chercheur au sein du département Image, Données et Signal de Télécom Paris. Ses recherches portent sur le traitement du signal et l'apprentissage machine appliqué à la modification et à la description des signaux audio (parole, musique, sons environnementaux).