Mastère Spécialisé® Intelligence Artificielle Multimodale et Autonome

Télécom Paris

Notre MS Intelligence Artificielle  enseigne de manière complémentaire les compétences essentielles nécessaires pour concevoir et gérer des systèmes de données complexes dans divers environnements professionnels, tout en intégrant étroitement le déploiement de solutions d'intelligence artificielle et les compétences de conception des environnements MLOps. 

Avec le passage de l'intelligence artificielle d’une phase de recherche et développement à la phase actuelle d'industrialisation massive, les compétences permettant le déploiement deviennent plus cruciales que jamais. Alors que de plus en plus d'entreprises intègrent des solutions d'intelligence artificielle dans leurs opérations quotidiennes, la gestion efficace du cycle de vie des modèles devient une priorité stratégique. Ces compétences permettent aux organisations de créer, de déployer et de gérer efficacement des modèles d’intelligence artificielle à grande échelle, tout en garantissant leur fiabilité, leur performance et leur sécurité. 

En intégrant les pratiques MLOps dans les architectures de données, le  « MS IA » facilite aux apprenants la conception, le déploiement et la maintenance continus des solutions d'intelligence artificielle, contribuant ainsi à maximiser leur valeur commerciale et à assurer leur succès à long terme.

Les apprenants de notre « MS IA » acquièrent une compréhension approfondie des principes fondamentaux de l'architecture de données, y compris la modélisation des données, la gestion des bases de données, et les technologies telles que le calcul distribué, le Big Data et des des algorithmes d'intelligence artificielle.

La formation met également l'accent sur l'intégration harmonieuse des solutions d'intelligence artificielle dans des architectures de données existantes ou dans des architectures en conception, en enseignant aux participants comment produire des pipelines de données efficaces pour l'entraînement, le déploiement et la gestion des modèles d'intelligence artificielle Les compétences qui incluent les besoins en gestion du cycle de vie des modèles, la surveillance des performances, et l'automatisation des processus de déploiement, sont également abordées en profondeur.

Les participants apprennent à concevoir des architectures algorithmiques et des données robustes et évolutives, capables de répondre aux besoins changeants des organisations en matière de gestion et d'analyse des données, tout en prenant en compte les exigences spécifiques liées au déploiement et à la gestion des solutions d'intelligence artificielle en parfait accord avec les contraintes de la transformation numérique.