Deep learning et intelligence artificielle

Objectifs :

L’objectif du certificat « Deep Learning et Intelligence Artificielle » est d’attester de la capacité du candidat à :

piloter de manière opérationnelle un projet d’intelligence artificielle

au sein des différentes unités organisationnelles de l’entreprise (production, vente, supports, etc.),

intégrer et utiliser les technologies les plus avancées du Deep Learning,

manipuler et exploiter des volumes importants de données en les valorisant.

Cette certification est construite autour de cinq axes offrant au candidat une expertise liée à l’usage intensif de l’intelligence artificielle.

Elle permet tout d'abord au candidat de s'approprier les différentes composantes de l'IA et d'être à même de mettre en place une méthodologie de projet.

A la suite de quoi, le candidat est en mesure de choisir les premières briques technologiques et de développer en autonomie sur les principaux langages du domaine concerné.

Par le biais des réseaux neuronaux, il est capable de dominer les frameworks les plus aboutis du marché. Il est apte à utiliser la puissance des plateformes connectées et des services cloud associés.

Pour finir, le candidat maîtrise les algorithmes et les différentes architectures de réseaux de neurones profonds sur l'ensemble des données, telles que la voix, le langage, le texte, le son, l'image, etc.

Contexte :

L’intelligence artificielle est un marché en pleine explosion, avec près de 1000 start-up dans le monde, il représentera 60 milliards de dollars d’ici 2025. Cette révolution a des impacts dans tous les secteurs économiques, mais également au sein de chaque département d’une société : Marketing, RH, Service Client, R&D, etc., forçant les entreprises à s’adapter à ces nouveaux usages en proposant de nouveaux services tels que : agents virtuels & chatbots, objets & environnement connectés, robots, natural language processing, UX & Process automation...

Beaucoup d’entreprises se questionnent actuellement : quels enjeux pour leur activité ? Quelle vision sur les prochaines années et comment accompagner cette transition ?

Ces nouvelles compétences très recherchées sur le marché du travail (mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatiques, exploiter les réseaux neuronaux, etc.), permettent d’apporter aux entreprises une meilleure exploitation qu’elles font de leurs données, et par la même, créer un levier de croissance important en transformant ces valeurs passives en véritable capital actif.

L’ingénieur informatique doit donc aujourd’hui, être capable d’intégrer l’intelligence artificielle au sein des applicatifs afin de retirer certains avantages concurrentiels déterminants pour l’entreprise : amélioration des taux de conversion (marketing), proximité avec les clients, gain de productivité, etc.