Ce programme en Intelligence Artificielle dans la Programmation vous fournira une perspective holistique sur la façon dont l'IA a un impact et améliore chaque étape du développement de logiciels"

L'importance de Intelligence Artificielle dans la Programmation réside dans sa capacité à améliorer et à automatiser les processus, en optimisant le développement de logiciels et en améliorant l'efficacité dans la résolution de problèmes complexes. Sa capacité à analyser de grands volumes de données et à trouver des solutions optimales a permis des avancées significatives dans des domaines tels que l'optimisation des algorithmes, la création d'interfaces plus intuitives et la résolution de problèmes complexes dans différents domaines.

C'est pourquoi TECH a développé ce mastère spécialisé, qui émerge comme une solution stratégique pour amplifier les opportunités professionnelles et la croissance de carrière des informaticiens. Il abordera l'amélioration de la productivité dans le développement de logiciels grâce à l'IA, en explorant les techniques et les outils qui automatisent les processus, optimisent le code et accélèrent la création d'applications intelligentes.

En outre, le programme se concentrera sur le rôle crucial de l'IA dans le domaine QA Testing, en mettant en œuvre des algorithmes et des méthodes d'IA pour améliorer la qualité, la précision et la couverture des tests, en détectant et en corrigeant les erreurs de manière plus efficace. Il abordera également l'intégration des capacités d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel dans le développement web, afin de créer des sites intelligents qui s'adaptent et offrent des expériences personnalisées aux utilisateurs.

Il abordera également les techniques d'IA pour améliorer la convivialité, l'interaction et la fonctionnalité des applications mobiles, afin de créer des applications intelligentes et prédictives qui s'adaptent au comportement de l'utilisateur. Il examinera également en profondeur l'architecture logicielle de l'IA, y compris les différents modèles qui faciliteront l'intégration des algorithmes d'IA et leur déploiement dans des environnements de production.

Dans le but de former des spécialistes de l'IA hautement compétents, TECH a conçu un programme complet basé sur la méthodologie exclusive Relearning. Cette approche permettra aux étudiants de consolider leur compréhension en répétant les concepts fondamentaux.

Vous mènerez des projets innovants adaptés aux exigences d'un marché technologique en constante évolution. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?"

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Programmation contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Programmation
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Vous vous immergerez dans les aspects fondamentaux de l'architecture logicielle, y compris la performance, l'évolutivité et la maintenabilité, grâce aux ressources multimédias les plus innovantes"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Vous cherchez à vous spécialiser dans le domaine de l'Intelligence Artificielle? Avec ce programme, vous maîtriserez l'optimisation du processus de déploiement et l'intégration de l'IA dans l'informatique en nuage"

Vous approfondirez l'intégration d'éléments d'IA dans Visual Studio Code et l'optimisation du code avec ChatGPT, le tout dans le cadre d'un programme académique complet” 

L'objectif principal de ce programme sera de permettre aux professionnels d'accéder aux connaissances les plus pointues dans ce domaine, avec une approche qui favorise leur formation complète. Ainsi, ils auront la possibilité de participer à un parcours académique exclusif et entièrement en ligne. Les diplômés seront dotés de compétences de pointe utiles, allant du développement de logiciels alimentés par l'IA à la conception et à l'exécution de projets web et d'applications mobiles avec intelligence et adaptabilité. Grâce à ce programme, l'informaticien dépassera les limites de la programmation conventionnelle et deviendra un acteur de la révolution technologique.

Vous couvrirez le cycle de vie des tests, allant de la création des cas de test à la détection des bogues, grâce à TECH"

Objectifs généraux

• Développer des compétences pour configurer et gérer des environnements de développement efficaces, garantissant une base solide pour la mise en œuvre de projets d'IA
• Acquérir des compétences en matière de planification, d'exécution et d'automatisation des tests de qualité, en intégrant des outils d'IA pour la détection et la correction des bogues
• Comprendre et appliquer les principes de performance, d'évolutivité et de maintenabilité dans la conception de systèmes informatiques à grande échelle
• Se familiariser avec les principaux modèles de conception et les appliquer efficacement à l'architecture logicielle

Objectifs spécifiques

Module 1. Les principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage de l'Intelligence Artificielle
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité dans la résolution de problèmes complexes
• Analyser l'importance des thésaurus, vocabulaires et taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d' IA
• Exploration le concept du web sémantique et son Influence sur l'organisation et la Compréhension d'informations dans les environnements numériques

Module 2. Types et cycle de vie des données

• Comprendre les concepts fondamentaux de la statistique et leur application dans l'analyse des données
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, allant des données quantitatives aux qualitatives
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés
• Explorer les étapes initiales du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Étudier les processus de collecte des données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte
• Explorer le concept Datawarehouse (Base de Données), en mettant l'accent sur ses éléments constitutifs et sa conception
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, se conformer aux réglementations et aux meilleures pratiques en matière de protection de confidentialité et de sécurité

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

• Maîtriser les bases de la science des données, en couvrant les outils, les types et les sources pour l'analyse de l'information
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification
• Utiliser des outils spécifiques et des bonnes pratiques en matière de manipulation et de traitement des données, afin de garantir l'efficacité et la qualité de la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration des données
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents
• Développer des compétences en matière de préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données pour l'exploration des données
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications
• Étudier les algorithmes avec Heaps, et analyser leur mise en œuvre et leur utilité dans le traitement efficace des données
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, et explorer leur application dans la représentation et la résolution de problèmes qui impliquent des relations complexes
• Étudier les algorithmes Greedy, pour comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios

Module 6. Systèmes intelligents

• Explorer la théorie des agents, et comprendre les concepts fondamentaux de son fonctionnement et de son application à l'Intelligence Artificielle et au Génie Logiciel
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents
• Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, pour comprendre leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

• Introduire les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de la de l'apprentissage automatique
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, et comprendre leur structure et leurs applications
• Évaluer les classificateurs à l'aide de techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application dans l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour la prédiction de valeurs quantitatives à partir de données
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetées
• Explorer le text mining et le traitement du langage naturel (NLP), en comprenant comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Maîtriser les fondamentaux de l'Apprentissage profonde, et comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning
• Explorer les opérations fondamentales dans les réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée
• Comprendre comment lier efficacement les couches et les opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces
• Utiliser des entraîneurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles
• Réglage des hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, optimisant leur performance sur des tâches spécifiques

Module 9. Entraînement de Réseaux neuronaux profonds

• Résoudre les problèmes liés aux gradients dans l'apprentissage des réseaux neuronaux profonds
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement la vitesse de convergence du modèle
• Comprendre et traiter le surajuste par des stratégies spécifiques pendant l'apprentissage
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour garantir une formation efficace des réseaux neuronaux profonds
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques
• Explorer et appliquer les techniques de Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter l'ajustement excessif dans les réseaux neuronaux profonds

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour un traitement efficace des données et des calculs
• Personnalisez les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow en situation réelle

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence pour le Deep Computer Vision
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire des caractéristiques clés des images
• Mettre en œuvre des couches de clusterisation et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras
• Analyser diverses architectures de Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet en utilisant la bibliothèque Keras pour améliorer l'efficacité et la performance du modèle
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans le domaine du Deep Computer Vision
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs
• Implémenter des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

• Développer des compétences en matière de génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)
• Appliquer les RNN à la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes
• Comprendre et appliquer les mécanismes d'attention dans les modèles de traitement du langage naturel
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches spécifiques de NLP
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur
• Se familiariser avec la bibliothèque Transformers de Hugging Face pour une mise en œuvre eficace des modèles avancés
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques
• Développer une application NLP pratique qui intègre RNN et les mécanismes d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel

Module 13. Autoencoders, GAN et modèles de diffusion

• Développer des représentations efficaces des données à l'aide d'Autoencoders, GAN et Modèles de Diffusion
• Effectuer une PCA à l'aide d'un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations de données visuelles efficaces
• Analyser et appliquer les performances des encodeurs automatiques clairsemés dans la représentation des données
• Générer des images de tendance à partir de l'ensemble de données MNIST par Autoencoders
• Comprendre le concept des Réseaux Adversatifs Génératifs (GAN) et des Modèles de Diffusion
• Mettre en œuvre et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GAN dans la génération de données

Module 14. Informatique bio-inspirée

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée
• Explorer les algorithmes socialement adaptatifs en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée
• Analyser les stratégies d'exploration-exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
• Application de la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée
• Explorer l'application des Réseaux Neuronaux dans l'informatique bio-inspirée
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée

Module 15. Intelligence Artificielle: Stratégies et applications

• Élaborer des stratégies de mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans les services financiers
• Analyser Les implications de l'Intelligence Artificielle dans la prestation de services sanitaires
• Identifier et évaluer les risques liés à l'utilisation de l' IA dans le domaine de la santé
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l' IA dans l'industrie
• Appliquer les techniques d'Intelligence Artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité
• Concevoir des solutions d'Intelligence Artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique
• Évaluer la mise en œuvre des technologies d' IA dans le secteur de l'éducation
• Appliquer des techniques d'Intelligence Artificielle à la sylviculture et à l'agriculture pour améliorer la productivité
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle

Module 16. Améliorer la productivité dans le développement de logiciels avec l' IA

• Plongez dans la mise en œuvre d'extensions d'IA indispensables dans Visual Studio Code afin d'améliorer la productivité et de faciliter le développement de software
• Acquérir une solide compréhension des concepts de base de l'IA et de leur application dans le développement de software, y compris les algorithmes d'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, les réseaux neuronaux, etc
• Maîtriser la mise en place d'environnements de développement optimisés, en s'assurant que les étudiants peuvent créer des environnements propices aux projets d'IA
• Appliquer des techniques spécifiques utilisant ChatGPT pour l'identification et la correction automatiques des améliorations possibles du code, encourageant des pratiques de programmation plus efficaces
• Promouvoir la collaboration entre différents professionnels de la programmation (des programmeurs aux ingénieurs de données en passant par les concepteurs de l'expérience utilisateur) afin de développer des solutions software d'IA efficaces et éthiques

Module 17. Architecture du software pour le QA Testing

• Développer des compétences pour concevoir des plans de test robustes, couvrant différents types de testing et garantissant la qualité des logiciels
• Reconnaître et analyser les différents types d'architectures software, telles que les architectures monolithiques, microservices ou orientées services
  acquérir une vue d'ensemble des principes et des techniques de conception de systèmes informatiques évolutifs et capables de traiter de grands volumes de données
• Appliquer des compétences avancées dans l'implémentation de structures de données alimentées par l'IA pour optimiser les performances et l'efficacité des logiciels
• Développer des pratiques de développement sécurisées, en mettant l'accent sur la prévention des vulnérabilités afin de garantir la sécurité des software au niveau de l'architecture

Module 18. Projets Web avec IA

• Développer des compétences complètes pour la mise en œuvre de projets web, de la conception du frontend à l'optimisation du backend, avec l'inclusion d'éléments d'IA
• Optimiser le processus de déploiement des sites web, en intégrant des techniques et des outils permettant d'améliorer la rapidité et l'efficacité
• Intégrer l'IA dans l'informatique en nuage, permettant aux étudiants de créer des projets web hautement évolutifs et efficaces
• Acquérir la capacité d'identifier des problèmes et des opportunités spécifiques dans les projets web où l'IA peut être appliquée efficacement, tels que le traitement de texte, la personnalisation, la recommandation de contenu, etc
• Encourager les étudiants à se tenir au courant des dernières tendances et évolutions de l'IA pour une application correcte dans les projets web

Module 19. Applications mobiles avec IA

• Appliquer des concepts avancés de clean architecture, datasources et repositories pour assurer une structure robuste et modulaire dans les applications mobiles basées sur l'IA
• Développer des compétences pour concevoir des écrans interactifs, des icônes et des ressources graphiques à l'aide de l'IA afin d'améliorer l'expérience de l'utilisateur dans les applications mobiles
• Approfondir la configuration de l'environnement de travail pour les applications mobiles et utiliser Github Copilot pour rationaliser le processus de développement
• Optimiser les applications mobiles basées sur l'IA pour obtenir des performances efficaces, en tenant compte de la gestion des ressources et de l'utilisation des données
• Effectuer des tests de qualité des applications mobiles d'IA, permettant aux étudiants d'identifier les problèmes et de déboguer les erreurs

Module 20. IA pour le QA Testing

• Maîtriser principes et des techniques de conception de systèmes informatiques évolutifs et capables de traiter de grands volumes de données
• Appliquer des compétences avancées dans l'implémentation de structures de données alimentées par l'IA pour optimiser les performances et l'efficacité des logiciels
• Développer des pratiques de développement sécurisées, en mettant l'accent sur la prévention des vulnérabilités injecté, afin de garantir la sécurité des software au niveau de l'architecture
• Générez des tests automatisés, en particulier dans les environnements web et mobiles, en intégrant des outils d'IA pour améliorer l'efficacité du processus
• Utiliser des outils avancés d'assurance qualité alimentés par l'IA pour une détection plus efficace des bugs et une amélioration continue des software  

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