Master : Intelligence Artificielle

Objectifs de formation :

Le chef de projet en IA est chargé de l’approche globale de l’écosystème de l’IA et doit explorer les opportunités dans différents contextes : Animation d’ateliers, formalisation des idées, prototypage et tests.

Il a pour activités l’identification des principales exigences techniques, budgétaires, organisationnelles pour mettre en oeuvre un projet IA. Il est chargé du traitement des différents types de processus de données, de la modélisation de données à la conception du modèle IA ainsi que l’optimisation du modèle IA.

Il a également pour mission la définition d’expérience utilisateur, le contrôle du respect de la règlementation, la prévention des risques, la présentation des enjeux technologiques et sociétaux.

Ms Informatique (BAC+5) : cette formation conduit à l’obtention du titre « Chef de projet IA » de niveau 7, enregistrée au RNCP. Fiche 36129, par l’arrêté du 26 juin 2022. Délivrée en partenariat avec Ascensia».

Possibilité de préparer et valider un ou plusieurs blocs de compétences ou la totalité du titre.

Notre Ms Informatique a été classé 12ème meilleur Ms IT de France en 2021, selon le classement Eduniversal.

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Documentation

Prérequis :

Diplôme ou titre de niveau 6 validé Bac+3 validé) dans le secteur de l’informatique

Dans le cas d’un cursus antérieur différent de la spécialité choisie, le dossier du candidat sera soumis à la validation du référent pédagogique. Une orientation différente pourra être proposée.

Procédure d'admission :

Remplir le dossier d’admission
Réaliser l’entretien de motivation

Rentrée

Rentrée principale : Septembre
Rentrée décalée : Février

Durée de la formation :

2 ans

Débouchés :

Chef de projet en intelligence artificielle
Ingénieur Intelligence Artificielle
Expert en intelligence Artificielle
Chef de projet Machine Learning

PROGRAMME

MODULES 1ÈRE ANNÉE

Fondements Mathématiques des Données Scientifiques
Complexité Algorithmique
Atelier Statistique avec R
Introduction au Big Data
Calcul Parallèle et Distribué
Base de Données NoSQL
Système de Gestion des Bases de Données PL_SQL
Anglais
Communication interpersonnelle
Entrepreneuriat
Programmation Orientée Objet (Java)
Traitement analytique des Bases de Données (SAS)
Machine Learning 1
Fouille de données
Atelier Fouille de Données et Machine Learning
Traitement du Big Data Avancé
Modélisation des Systèmes pour le Big Data
Systèmes Répartis pour le Big Data
Système d’Information Décisionnel
Anglais 2
Management d’équipe
Gestion des Entreprises
Visualisation des Données Massives
Processus Agile Unifié de Développement

MODULES 2ÈME ANNÉE

Machine Learning 2
Fouille de Données Massives
Projet Fédérateur Machine Learning
Traitement Automatique du Langage Naturel
Environnement Cloud pour le Big Data
Frameworks Big Data
Analyse et Programmation avec Python
Anglais 3
Culture d’Entreprise
Technique de communication
Architecture Orientée Service
Internet Of Things (IoT)

Modalité d'évaluation

Contrôle continu
Etudes de cas
Rapport de compétences
Mémoire professionnel
Oraux d’examen

Compétences acquises

Elaborer le cahier des charges du projet IA
Modéliser les données (Data analyst, Data mining, Data modeling)
Concevoir un modèle d’IA
Optimiser un modèle d’IA
Définir une expérience utilisateur UX/UI desing)
Mesurer l’impact de l’IA sur la société

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Ecema Tunisie

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