Chez ESIC, nous proposons plusieurs formations d’exception comme devenir un ingénieur en intelligence artificielle avec notre formation Deep Learing. Notre engagement : vous préparer à travailler dans un domaine en pleine expansion. Rejoignez-nous pour façonner votre avenir professionnel dès aujourd’hui.
« L’ESIC forme aujourd’hui parmi les meilleur(e)s expert(e)s de la donnée. Statisticien public, data analyst, data scientist… les métiers sont multiples et évoluent constamment mais ils reposent tous sur ce qui fait la marque de l’ESIC : traiter et modéliser l’information pour faire parler les données. Dans la finance, la santé, l’industrie, le marketing, le numérique, l’aménagement du territoire et les politiques publiques, votre expertise sera au cœur des grands enjeux scientifiques, économiques et sociétaux de demain. »
En France, le salaire moyen d’un DPO varie entre 2 500 et 5 670 euros bruts mensuels. La différence de salaire peut être importante : selon la taille de l’entreprise et le secteur dans lequel elle exerce, si le DPO est rattaché à une structure privée ; et selon le degré d’expérience et d’ancienneté.
Les diplômés de l’ESIC possèdent en fin de cursus une compétence majeure en modélisation statistique ainsi que deux compétences associées en informatique et en économie quantitative. Unanimement reconnus dans tous les secteurs d’activités, ils peuvent capitaliser sur une formation scientifique et opérationnelle innovante qui répond clairement aux besoins des entreprises et des organisations publiques.
L’école entretient un réseau d’universités et d’entreprises à l’étranger, avec notamment 30 partenariats académiques dans 13 pays européens, complétés par d’autres accords avec des universités en Europe, aux Etats-Unis, en Afrique et en Asie. L’ESIC compte par ailleurs près de 20 % d’étudiants étrangers.
4,9⭐⭐⭐⭐⭐
(Moyenne prise sur 3000 élèves)
Kevin, expert en formation Deep Learning et Python, a une solide expérience dans l’application de l’intelligence artificielle et du langage de programmation Python. Ayant collaboré avec diverses entreprises de pointe, il a développé des compétences exceptionnelles en modélisation et en résolution de problèmes complexes. Sa passion pour l’IA inspirent nos étudiants à exceller dans le domaine de l’apprentissage profond et de la programmation Python.
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre l’évolution des réseaux de neurones et les raisons du succès actuel du Deep Learning
Utiliser les bibliothèques de Deep Learning les plus populaires
Comprendre les principes de conception, les outils de diagnostic et les effets des différents verrous et leviers
Acquérir de l’expérience pratique sur plusieurs problèmes réels
Créer un premier graphe et l’exécuter dans une session.
Cycle de vie de la valeur d’un nœud.
Manipuler des matrices. Régression linéaire. Descente de gradient.
Fournir des données à l’algorithme d’entraînement.
Enregistrer et restaurer des modèles. Visualiser le graphe et les courbes d’apprentissage
Présentation des exemples de Machine Learning en classification et régression
Entraîner un PMC (Perceptron MultiCouche) avec une API TensorFlow de haut niveau.
Entraîner un PMC (Perceptron MultiCouche) avec TensorFlow de base.
Régler précisément les hyperparamètres d’un réseau de neurones.
Problèmes de disparition et d’explosion des gradients.
Réutiliser des couches pré-entraînées.
Optimiseurs plus rapides.
Éviter le sur-ajustement grâce à la régularisation.
Recommandations pratiques
L’architecture du cortex visuel.
Couche de convolution.
Couche de pooling.
Architectures de CNN
Régression logistique avec Keras.
Perceptron avec Keras.
Réseaux de neurones convolutifs avec Keras
Neurones récurrents. RNR de base avec TensorFlow.
Entraîner des RNR. RNR profonds.
Cellule LSTM. Cellule GRU.
Traitement automatique du langage naturel
Représentations efficaces des données.
ACP avec un autoencodeur linéaire sous-complet.
Autoencodeurs empilés. Pré-entraînement non supervisé.
Autoencodeurs débruiteurs. Autoencodeurs épars. Autoencodeurs variationnels. Autres autoencodeurs
Envoyer un message depuis son smartphone, partager une vidéo sur les réseaux sociaux, acheter un produit en ligne, trouver son chemin grâce à un GPS… toutes ces actions digitales, pratiquées par des millions d’utilisateurs, produisent des quantités de données numériques partagées, stockées et utilisables. Leur volume et leur variété sont tels qu’on leur a donné le nom de Big Data.
La technologie a dû s’adapter pour les traiter et développer les outils adéquats. Le Big Data fait aussi aujourd’hui référence à la collecte, au traitement et à la visualisation de ces données pour en extraire des informations exploitables par les entreprises. Le Big Data, dont le terme englobe également les technologies innovantes nécessaires à son exploitation pertinente, devient ainsi un outil incroyablement puissant au service de l’analyse et de la prédiction.
15 ans d’expérience dans l’enseignement des métiers du web, de la Tech et du e-business
Une pédagogie par le projet immersive et Innovante
Des cours dispensés par des professionnels du secteur
Un réseau de plus de 7000 diplômés répartis à travers le monde
Plus qu’une école, une communauté apprenante : BDE, Junior-entreprise, Incubateur…
L’ingénieur en machine learning ou en deep learning est embauché par le client final (éditeur de logiciels, startups, DSI) ou dans une entreprise de conseil qui propose des solutions à ces derniers. Les métiers de l’intelligence artificielle sont amenés à évoluer rapidement car il y a encore trop peu de profils sur le marché. L’expérience est donc un gage d’ascension.
Des métiers d’avant-garde, des technologies innovantes, des spécialisations pointues, l’intelligence artificielle progresse, grandit et se densifie.
Les techniques du machine learning et du deep learning sont utilisables par de nombreux domaines d’activité.
L’intelligence artificielle est déjà au cœur de l’imagerie médicale, de la robotique, de l’agriculture, mais son potentiel est extrêmement large. L’industrie, le tertiaire, les organisations publiques… tous les secteurs comprennent que l’IA est incontournable.
Les métiers autour de l’intelligence artificielle sont en train de se développer. Le marché du recrutement s’intéresse de près à ces profils.
Quelle est le salaire d’un ingénieur en intelligence artificielle ?
En moyenne, un ingénieur débutant peut s’attendre à un salaire annuel brut compris entre 35 000 et 45 000 euros. Avec l’expérience, le salaire peut atteindre jusqu’à 80 000 euros par an.
Vous désirez vous inscrire pour la prochaine rentrée ? Rien de plus simple, 3 étapes suffisent !
1/S’inscrire en ligne. 10 minutes suffisent pour remplir votre dossier de candidature et le tout sans bouger de chez vous
2/Apres étude de votre dossier, nous vous recontacterons pour passer un entretien d’admission
3/Nous reviendrons vers vous pour vous donner la réponse à votre candidature sous 24h
Formation complète en 14 h (Chez ESIC, nous proposons des sessions de formation chaque mois pour vous permettre de démarrer votre parcours d’apprentissage quand cela vous convient le mieux)
Nous commencerons par apprendre le fonctionnement de RapidMiner et le prétraitement des données, puis nous nous pencherons de façon pratique sur les différents algorithmes de machine learning et Data Mining les plus utilisés en Data Science. Enfin, nous terminerons sur comment faire de façon pratique le deep learning.
Formation complète en 14 h (Chez ESIC, nous proposons des sessions de formation chaque mois pour vous permettre de démarrer votre parcours d’apprentissage quand cela vous convient le mieux)
En choisissant notre programme Smart Cities chez ESIC, vous investissez dans une carrière qui a un impact significatif sur l’avenir des villes à l’échelle mondiale. Vous serez prêt à relever les défis passionnants et à contribuer à façonner le futur urbain intelligent.
Formation complète en 6 mois (Chez ESIC, nous proposons des sessions de formation chaque mois pour vous permettre de démarrer votre parcours d’apprentissage quand cela vous convient le mieux)
Au courant des dernières innovations, curieux des dernières applications, le concepteur développeur informatique est capable de développer une application, une page web ou une base de données à partir d’un cahier des charges ou d’un scénario utilisateur.
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