Diplôme d'études supérieures spécialisées en intelligence artificielle

Durée
1 an
Reconnaissance
24 crédits
Formation publique

Clientèle cible

Ce programme s'adresse à la personne titulaire d'un baccalauréat en sciences en informatique, en génie logiciel, en génie informatique, ou d'un diplôme jugé équivalent. Il s'adresse également au titulaire d'un baccalauréat d'une discipline connexe (en génie ou en sciences) ou à la personne en emploi ayant une formation scolaire et une expérience pertinente en informatique ou dans un domaine du génie. Dans ces cas, une scolarité préparatoire pourrait être exigée.

Vous pourrez travailler en tant que spécialiste en informatique dans le domaine de l'intelligence artificielle. Vous ferez d'ailleurs partie d'un écosystème riche d'entrepreneures et d'entrepreneurs faisant du Québec un leader de classe mondiale dans ce domaine.

Les défis et les besoins en intelligence artificielle sont tellement grands, complexes et diversifiés que votre expertise sera recherchée dans plusieurs sphères d'activité comme la santé, le transport, le secteur manufacturier, la finance, l'éducation, le jeu vidéo ou le marketing.

Description

Ce programme professionnel est une première incursion dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il vous permettra de comprendre et d'approfondir les principes et les concepts fondamentaux des méthodes propres à l'apprentissage machine, en vue de les appliquer de manière autonome à des situations concrètes.

Cette formation vous aidera à consolider vos connaissances et habiletés en IA, d'accroître vos capacités d'analyse et de synthèse ainsi que développer votre sens critique. Au terme de cette formation, vous participerez au développement des techniques informatiques utilisant l'intelligence artificielle, ce qui vous permettra d'accroître vos capacités d'analyse des données et de prise de décision face à des problèmes complexes.

Ce programme est constitué de 6 cours (18 crédits) et d'un projet intégrateur de 6 crédits. Vous aurez accès à un horaire flexible puisqu'il peut être réalisé en 2 sessions intensives ou en 6 sessions allégées.

Plus spécifiquement, ce D.E.S.S. vous permettra de :

  • vous familiariser avec les fondements mathématiques de l'apprentissage machine;
  • maîtriser l'usage des différentes techniques sous-jacentes à l'apprentissage machine;
  • maîtriser les logiciels usuels de l'apprentissage machine;
  • reconnaître les enjeux éthiques posés par l'IA;
  • choisir parmi les différentes techniques d'apprentissage machine celle qui correspond le mieux à l'application spécifique et être capable de paramétrer les outils liés à cette technique;
  • participer à concevoir des méthodes et des logiciels appliquant l'IA adéquatement dans des contextes particuliers;
  • assainir les données, choisir les données d'entraînement;
  • valider les résultats d'entraînement.

Domaines d'expertise

  • Apprentissage machine
  • Robotique intelligente
  • Systèmes intelligents
  • Vision artificielle
  • Traitement du langage
  • Sciences des données
  • Fabrication de pointe
  • Traitement de données massives
  • Aide au diagnostic
  • Analyse financière
  • Cybersécurité

Objectifs

  • Consolider ses connaissances et habiletés en intelligence artificielle et accroître ses capacités d'analyse, de synthèse et son sens critique :
    • se familiariser avec les fondements mathématiques de l'apprentissage machine;
    • maîtriser l'usage des différentes techniques sous-jacentes à l'apprentissage machine
    • maîtriser les logiciels usuels de l'apprentissage machine
    • reconnaître les enjeux éthiques posés par l'IA.
  • Approfondir des principes, des concepts fondamentaux et des méthodes propres à l'apprentissage machine :
    • choisir parmi les différentes techniques d'apprentissage machine celle qui correspond le mieux à une application spécifique et être capable de paramétrer les outils liés à cette technique;
    • participer à concevoir des méthodes et des logiciels appliquant l'IA adéquatement dans des contextes particuliers;
    • assainir les données, choisir les données d'entraînement;
    • valider les résultats d'entraînement.