Certificat IA

Le certificat de spécialisation en Intelligence Artificielle du Cnam présente de nombreuses formations au coeur des problématiques actuelles de l’industrie du numérique. Ces formations offrent un large spectre de compétence en IA, depuis les bases de l’IA symbolique (algorithmes de recherche dans les arbres, systèmes experts), des notions introductives à l’apprentissage statistique (“machine learning”) à l’analyse décisionnelle (arbre de décision, méthodes à noyau). Le parcours contient également des UEs avancées d’apprentissage profond (“deep learning”), comportant une étude approfondie des architectures principales (convolutives, récurrentes, attentionnelles, génératives, graph-NN), des différentes modalités d’apprentissage (e.g. apprentissage par renforcement), ainsi qu’une gamme d’applications très variées (image, audio, séries temporelles, traitement du langage naturel, systèmes de recommandations, jeux, robotique).

Formations

Le certificat de spécialisation IA est constitué de cinq UEs ayant chacune une valeur de 6 ECTS. Par ailleurs, ces enseignements peuvent être suivis en présentiel ou à distance. Les cours en présentiel se déroule le soir de 17h30 à 21h45 au centre Cnam de Paris.

Les informations relatives à chacune de ces UEs peuvent être retrouvées ici :

Le diagramme suivant présente la répartition des cours composant le certificat entre présentiel (HTT) et distanciel (FOAD).

Contenu de la formation

Il est conseillé de démarrer la formation avec les UEs NFP106, RCP208 et RCP209 avant de s’inscrire aux formations avancées. Par ailleurs les UEs avancées RCP211 et RCP217 sont indépendantes et peuvent être effectuées en parallèles où à la suite. La plupart des supports de cours peuvent être consultés librement :

Les enseignements sont assurés en majeure partie par des enseignants-chercheurs du Cnam, dont l’activité de recherche (au sein du CEDRIC) concerne des thématiques en rapport avec la gestion et l’analyse des données massives.

Administration

EPN 05 Informatique
2 rue conté 31.1.79
75003 Paris
Tel : 01.40.27.22.58

Swathi Rajaselvam : swathi.ranganadin@lecnam.net

Enseignement

Marin Ferecatu : Marin.ferecatu@lecnam.net

Nicolas Thome : nicolas.thome@lecnam.net

Clément Rambour : clement.rambour@lecnam.net
Tel : 01.40.27.25.13