AI Engineer
L’ingénieur en intelligence artificielle est spécialisé dans la conception, le développement et la mise en œuvre de solutions basées sur des algorithmes intelligents. Son travail vise à créer des systèmes capables d’apprendre, d’analyser et de résoudre des problèmes complexes. Ses principales tâches incluent :
Développement de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) : Concevoir, entraîner et optimiser des algorithmes capables de reconnaître des schémas et de prédire des résultats.
Collecte et préparation des données : Rassembler et prétraiter les données nécessaires pour former des modèles IA performants et fiables.
Mise en œuvre des réseaux neuronaux : Développer des modèles d’apprentissage profond (Deep Learning) pour traiter des données complexes comme les images, les vidéos et le langage naturel.
Déploiement des solutions IA : Intégrer les modèles d’IA dans des applications ou des systèmes opérationnels en veillant à leur scalabilité et leur efficacité.
Évaluation et amélioration des modèles : Tester les performances des algorithmes à l’aide de métriques spécifiques et ajuster les paramètres pour améliorer leur précision.
Recherche et innovation : Explorer de nouvelles méthodes et technologies pour repousser les limites de l’intelligence artificielle.
Développement d’API intelligentes : Créer des interfaces pour permettre à d’autres systèmes d’utiliser les capacités IA développées.
Gestion des systèmes IA : Assurer la maintenance des solutions déployées et leur adaptation aux évolutions des besoins métier.
Collaboration interdisciplinaire : Travailler avec les équipes de données, de développement logiciel et les experts métier pour créer des solutions adaptées.
Le programme
Machine Learning
Explorez les bases du machine learning et développez des modèles prédictifs performants. Ce module couvre les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les méthodes d'optimisation.
Deep Learning
Plongez dans le deep learning et découvrez comment construire et entraîner des réseaux neuronaux complexes. Apprenez les concepts avancés et les applications pratiques de cette technologie révolutionnaire.
Python pour Data Science
Maîtrisez Python, le langage préféré des data scientists et des ingénieurs en IA. Apprenez les concepts essentiels pour manipuler, analyser et visualiser des données efficacement.
Spark
Apprenez à utiliser Apache Spark pour le traitement rapide et évolutif de grandes quantités de données. Ce module couvre les bases de Spark et son application dans divers scénarios de big data.
Spark Streaming
Maîtrisez Spark Streaming pour le traitement de flux de données en temps réel. Apprenez à construire des applications de streaming pour analyser des données en temps réel avec Apache Spark.
Text Mining
Découvrez les techniques de text mining pour extraire des informations précieuses à partir de données textuelles. Apprenez à traiter, analyser et visualiser des textes pour des applications variées.
NLP (Natural Language Processing)
Plongez dans le traitement du langage naturel (NLP) pour permettre aux machines de comprendre et de répondre aux données textuelles. Apprenez à appliquer des techniques de NLP pour des analyses de texte avancées.
Computer Vision
Explorez le domaine de la vision par ordinateur pour permettre aux machines d'interpréter et de comprendre les images et les vidéos. Apprenez à utiliser des techniques avancées pour des applications en reconnaissance d'image et analyse vidéo.
Renforcement learning
Découvrez l'apprentissage par renforcement, une approche où les agents apprennent en interagissant avec leur environnement. Apprenez à créer des modèles capables de prendre des décisions optimales en temps réel.
Modèles avancés (GPT, BERT)
Explorez les modèles avancés de traitement du langage comme GPT et BERT. Apprenez à utiliser ces modèles de pointe pour des applications avancées en NLP, y compris la génération de texte et l'analyse sémantique.