Présentation et objectifs
Cette formation a pour objectif de former des ingénieurs ou chefs de projet souhaitant développer leurs compétences dans le domaine de la gestion et l’analyse statistique de données massives pour évoluer vers un poste de Data scientist ou Ingénieur Big data.
Elle a pour ambition de proposer des méthodes avancées d’apprentissage et de sciences des données pour résoudre des problématiques d’intelligence artificielle.
Organisation
La formation alterne cours théoriques et travaux pratiques en séance, et des mini-projets inter-sessions qui permettent de valider les notions abordées.
Compétences
Employer les méthodes avancées d’apprentissage et de sciences des données pour résoudre des problématiques d’intelligence artificielle.
Programme
Programme
Le programme s'organise selon 3 modules :
Module 1 : apprentissage statistique avancé (4 jours)
Ce module présente des méthodes utilisées en apprentissage statistique, entre l'analyse statistique qui vise à étudier les relations entre variables ou phénomènes à l'aide d'un échantillon de données, et l’apprentissage statistique qui consiste à estimer et calibrer une fonction prédictive à partir de données observées.
Module 2 : apprentissage profond (4 jours)
On présentera les techniques d’apprentissage profond pour l’image et le signal, ainsi que pour le traitement du langage naturel. On abordera l’architecture de calcul massif pour l’apprentissage en grande dimension et le traitement de données distribué.
Module 3 : enjeux sociaux et environnementaux de l’Intelligence Artificielle (4 jours)
Ce module propose un panorama global de la crise environnementale et de la place de l’IA dans cette crise, l’analyse critique de solutions existantes pour accompagner la croissance de l’IA ou pour utiliser l’IA pour trouver des solutions à la crise. Il interroge enfin la position d’un projet de post-croissance, basé sur un usage raisonné de l’IA.
Ces cours sont construits en gardant un équilibre entre les concepts et leur ancrage dans des situations concrètes. L’objectif pédagogique est de développer les connaissances et les capacités à mettre en place une analyse de données avancée.
Contrôle des connaissances
L'évaluation des des acquis se fait par le biais de travaux pratiques ou de projets permettant la rédaction et/ou la soutenance d’un mémoire et débouche sur l'obtention d'un certificat.
Admission
Admission
Condition d'accès
Cette formation s’adresse aux ingénieurs ou chefs de projet souhaitant développer leurs compétences dans le domaine de la gestion et l’analyse statistique de données massives.
Des bonnes connaissances en mathématiques (optimisation, probabilités/statistique, algèbre linéaire) et une bonne expérience de la programmation sont indispensables pour suivre avec profit cette formation.
Candidature
Pour candidater, merci d’envoyer un CV et une lettre de motivation à l’adresse fc-im2ag @ univ-grenoble-alpes.fr
Nous vous recontacterons rapidement pour vous indiquer la démarche à suivre.
Tarifs de la formation continue
4500 euros / financement par le compte personnel de formation (CPF) possible sur la totalité de la certification.
Nous pouvons aussi adapter le programme à vos besoins et ainsi proposer à votre entreprise une formation sur mesure.
Candidature
Pour candidater, merci d’envoyer un CV et une lettre de motivation à l’adresse fc-im2ag @ univ-grenoble-alpes.fr
Nous vous recontacterons rapidement pour vous indiquer la démarche à suivre.
Contacts
Ingénieur conseil en formation continue
Responsable pédagogique
Anatoli Iouditski
Adeline Leclercq-Samson
En bref
Nature : CertificationDomaine(s) : Sciences, technologies, santé, ingénierie
Discipline : Informatique, Mathématiques, Sciences et technologies de l'information et de la communication
Lieux : Grenoble - Domaine universitaire
Langues : Français