LEA.E7 Intelligence artificielle appliquée
Programme diffusé en français.

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Durée
16 mois
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Formation
Cours du soir en ligne
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Conditions préalables
Diplôme technicien en informatique ou l’équivalent
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Frais de scolarité
Programme complet (AEC): 11 750$
Cours à la pièce: 600$ à 850$

Qu’est-ce qu’un technicien en intelligence artificielle?

Le technicien en intelligence artificielle se consacre à la collecte des données, à leur préparation, à l’application des librairies et algorithmes d’apprentissage machine selon le modèle d’apprentissage défini et mis au point par le diplômé universitaire en intelligence artificielle auquel il est associé, puis au déploiement et à la mise en production de l’algorithme dans un environnement de production, notamment infonuagique..

Objectifs du programme

Les finissants seront en mesure de : 

  • Contribuer à la conception d’applications sécuritaires (y compris sur le plan de l’architecture logicielle).
  • Participer au développement de logiciels sécuritaires.
  • Évaluer la résistance d’un logiciel au moyen de divers tests de piraterie.
  • Déployer et héberger un logiciel de façon sécuritaire.
  • Participer à la création d’un système informatique sécurisé.
  • Définir, surveiller et assurer le respect des standards.
  • Utiliser des outils de visualisation.

Les appellations d’emploi auxquelles conduisent les finissants du programme comprennent :

  • Technicien en « ingénierie des données »
  • Préparateur de données
  • Analyste en ingénierie de données;
  • Intégrateur de système intelligents
  • Programmeur en « ingénierie des données »
  • Technicien en déploiement de solutions d’intelligence artificielle
  • Programmeur-Analyste en Big Data
  • Développeur en intelligence artificielle

Logigramme de cours

Programme de 820 heures + projet de fin d’étude

Diplôme : AEC Intelligence artificielle appliquée

Programme de formation diffusé en Français amenant à une attestation d’étude collégiale (AEC)

Bloc 1

Exploiter les principes de la programmation orientée objet

Exploiter un système de gestion de base de données

1

2

Bloc 2

Traiter l’information relative aux réalités du milieu du travail en intelligence artificielle

Les principes de la programmation orientée objet

Bloc 3

Préparer, nettoyer, transformer et explorer les données

Créer des rapports au moyen d’outils de visualisation

3

4

Bloc 4

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine supervisé

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine non supervisé

Bloc 5

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine profond

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine par renforcement

5

6

Bloc 6

Appliquer des solutions d’IA au contexte applicatif industriel 

Effectuer le déploiement d’environnements de développement pour préparer la mise en production des solutions d’IA.

Bloc 7

Faire preuve d’éthique en utilisant l’informatique et l’intelligence artificielle

Effectuer la configuration des environnements en nuage pour l’apprentissage automatique 

7

8

Bloc 8

Appliquer des solutions d’IA au contexte applicatif industriel 

Bloc 9

Traiter l’information relative aux réalités du milieu du travail en intelligence artificielle. 

Exploiter les principes de la programmation orientée objet. 

Préparer, nettoyer, transformer et explorer les données. 

Créer des rapports au moyen d’outils de visualisation.

Effectuer le déploiement d’environnements de développement pour préparer la mise en production des solutions d’IA.

Appliquer des solutions d’IA au contexte applicatif industriel. 

Effectuer la configuration des environnements en nuage pour l’apprentissage automatique. 

7

Compétences acquises après avoir terminé ce programme

Exploiter un système de gestion de base de données

Faire preuve d’éthique en utilisant l’informatique et l’intelligence artificielle

Traiter l’information relative aux réalités du milieu du travail en intelligence artificielle

Exploiter les principes de la programmation orientée objet

Préparer, nettoyer, transformer et explorer les données

Créer des rapports au moyen d’outils de visualisation

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine supervisé

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine non supervisé

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine profond

Appliquer des algorithmes d’apprentissage machine par renforcement

Effectuer le déploiement d’environnements de développement pour préparer la mise en production des solutions d’IA 

Appliquer des solutions d’IA au contexte applicatif industriel 

Effectuer la configuration des environnements en nuage pour l’apprentissage automatique.