Le certificat de spécialisation en Intelligence Artificielle du Cnam est une formation au cœur des problématiques actuelles de l’industrie du numérique. Composée de cinq unités d’enseignement, le certificat couvre un large spectre de compétence en intelligence artificielles, des bases historiques de l’IA symbolique (planification, systèmes experts) en passant les avancées les plus récentes de l’apprentissage (machine learning) et des réseaux de neurones profonds.
En plus d’un socle large en IA, le parcours fait la part belle à l’apprentissage profond (deep learning) : réseaux convolutifs, réseaux récurrents, modèles génératifs, Transformers, modèles sur graphes. De nombreuses applications industrielles sont au programme : image, audio, séries temporelles, traitement du langage naturel, systèmes de recommandations, jeux, robotique.
Le certificat de spécialisation est une formation courte (entre deux et quatre semestres) de niveau bac+4 à bac+5, enseignée à la carte selon deux modalités : cours du soir et formation à distance.
Formations
Le certificat de spécialisation en Intelligence artificielle comprend cinq unités d’enseignement d’environ 60 heures chacune (6 crédits ECTS). Chaque unité peuvent être suivie présentiel ou à distance. Les cours en présentiel se déroulent hors du temps de travail, un soir par semaine à partir de 17h30 au centre Cnam Paris.
La formation comporte 50% de cours magistraux sur les aspects théoriques et algorithmiques de l’intelligence artificielle et 50% de travaux pratiques sur des cas concrets.
Vous pouvez retrouver ci-dessous la liste des unités d’enseignements concernées par le certificat, ainsi que leur programme en cliquant sur les liens :
- NFP106 : Intelligence Artificielle
- Résolution de problèmes, heuristiques, systèmes experts
- Résolution de problèmes, heuristiques, systèmes experts
- RCP208 : Apprentissage statistique 1
- Méthodes non-supervisées, analyse descriptive, clustering, réduction de dimension
- Méthodes non-supervisées, analyse descriptive, clustering, réduction de dimension
- RCP209 : Apprentissage statistique 2
- Méthodes supervisées (SVM, arbres de décision), deep learning
- Méthodes supervisées (SVM, arbres de décision), deep learning
- RCP211 : Intelligence artificielle avancée
- Apprentissage par renforcement, robustesse des réseaux profonds, modèles génératifs
- Apprentissage par renforcement, robustesse des réseaux profonds, modèles génératifs
- RCP217 : Intelligence artificielle pour des données multimédia
- Données spatio-temporelles, traitement du langage, graphes et recommandations
Prérequis
La formation ne nécessite aucun prérequis particulier en intelligence artificielle ou apprentissage. Un niveau licence en mathématiques et programmation est attendu.
Calendrier
Le parcours recommandé permet d’obtenir le certificat de spécialisation en deux ans (quatre semestres). Deux parcours sont proposés : présentiel hors temps de travail (HTT) ou formation à distance (FOAD).
Contenu de la formation
Il est conseillé de commencer la formation avec les unités d’enseignement NFP106 et RCP208 puis RCP209 avant de s’inscrire aux cours avancés. Il possible de suivre le module NFP106 en parallèle de n’importe quel cours. En revanche, il est indispensable d’avoir suivi RCP209 avant de s’inscrire à RCP211 ou RCP217. Les deux modules avancés RCP211 et RCP217 sont indépendants et peuvent être suivis en parallèle.
La plupart des supports de cours sont disponibles en accès libre sur leurs sites respectifs :
Contrairement à de nombreuses autres formations, les enseignements au Cnam sont dispensés par des enseignants-chercheurs du Conservatoire, dont l’activité de recherche au sein du laboratoire CEDRIC est en lien avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond.
Administration
Pour toute information pratique concernant les inscriptions, le calendrier des cours, les tarifs :
EPN 05 Informatique
2 rue Conté, bureau 31.1.79
75003 Paris
Téléphone : 01.40.27.22.58
Swathi Rajaselvam : swathi.ranganadin@lecnam.net
Enseignement
Pour toute question concernant le contenu des cours, les prérequis et les modalités de validation :
Responsable du certificat :
Marin Ferecatu : marin.ferecatu@lecnam.net
Clément Rambour : clement.rambour@lecnam.net
Téléphone : 01.40.27.25.13