OBJECTIF DE LA FORMATION
Former des ingénieurs capables de comprendre, analyser et exploiter des jeux de données afin de mettre en place en production des modèles prédictifs basés sur l’apprentissage automatique.
PROGRAMME
- Introduction à l’apprentissage automatique
- Introduction à la science des données
- Plateformes pour les big data
- Deep learning
- Concepts avancées du deep learning
EXEMPLES DE STAGES
- Communication sémantique, Orange
- Data scientist machine learning/NLP, Elqano
- Conseil Data Science, Sia Partner
- Machine learning engineer, Giskard AI
- IT project manager, L'Oréal SA
EXEMPLE DE PROJETS
- Implémentation d’un broker de marché financier
- Génération automatique de visages
- Implémentation de papiers scientifiques
- Déploiement automatique d’une solution de machine learning
- Prédiction de séries temporelles financière
- Création d’un chatbot
- Implémentation d’une IA pour un jeu avec de l’apprentissage par renforcement
MÉTIERS
- Ingénieur Machine Learning et AI
- Data Engineer/Scientist
- MLOps/AIOps Engineer
- Consultant Junior
- Ingénieur NLP
- Analyste de données
PARMI NOS RECRUTEURS
- Des grands groupes : Total, BNP Paribas, Crédit Agricole, Renault, EDF, Nokia, Airbus, Safran, Thalès…
- Des PME : Della AI, Cleed, Keeneye, Meero…
CONTACT
Julien ROMERO
Coordonateur
Maître de conférences
Equipe Algorithmes, Composants, Modèles
Et Services pour l’informatique répartie (ACMES)
Courriel : @julien.romero
