Ce programme de formation est accrédité.


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A l’ère du digital, les sciences de données et l’intelligence artificielle sont des secteurs d’avenir à la pointe de la technologie. En choisissant ce parcours, vous serez capable de concevoir des machines capables d’apprendre, d’analyser des données et de prédire des événements. A ce fait, vous suivrez des formations en machine learning, big data, traitement de données… Vous aurez ainsi les compétences pour intégrer des métiers tels que analyste de données, ingénieur intelligence artificielle, data scientist…
Pack de Certifications du parcours Intélligence Artificielle
Pour plus d’informations, contacter Mme. Farah JMILI
- Algorithmique avancée 1
- Atelier Programmation C
- Mathématique de l'ingénieur
- Initiation à l'Intelligence artificielle
- Développement web
- Réseaux informatiques
- Modélisation relationelle
- Architecture des ordinateurs et Programmation Bas Niveau (Assembleur)
- Fondements du Cloud Computing
- Sécurité informatique
- Programmation SQL
- Français
- Anglais
- Imagerie et réalité virtuelle
- Développement web avancé
- Programmation Python
- Modélisation objet
- Programmation orientée objet
- Fondements du Cloud Computing
- Sécurité informatique
- Systèmes d'exploitation avancés
- Algorithmique avancée
- Architecture des systèmes embarqués
- Anglais
- Français
- Architecture logicielle & Design Patterns
- Infrastructure Cloud
- Développemnt front end
- Bases de données NO SQL
- Fondements Intelligence Artificielle
- Analyse de données
- Python OO
- Machine learning
- Data mining
- Projet d'intégration (projet IA)
- Français
- Anglais
- Méthodologies agiles
- Cloud Computing (prépa à la certif Amazon)
- Préparation à la Certification HCIA-AI
- Apprentisaage Profond (Deep Learning)
- API & Web Services pour IA
- Python orienté data Science
- Modèles stochastiques
- Projet PFA
- Computer Vision
- Big Data I (Hadoop/Mapreduce)
- Certif Azure
- Français
- Anglais
- Devops/Mlops
- BI & Visualisation: certification Microsoft ( EXAM PL300 Power BI)
- Traitement automatique du langage naturel (NLP)
- Big Data 2 (Spark)
- Agentic AI
- Reconnaissance de formes (Image Recognition)
- IA Générative
- Robotique
- Marketing Digital
- Blockchain
- ESB
- Droit et Ethique de l'Ingénieur
- Finance pour l'Ingénieur
- PFE

