Description de la formation
Machine Learning aims at giving computers the ability to learn with data, without being explicitly programmed.
Reinforcement Learning is an asset for the future of organizations, to make efficient strategic choices. Industrial groups building critical systems are pressed to take benefit from the performance of modern AI. They need to understand the content, qualify their systems and anticipate certification requirements.
Highlights
• Mainstream Machine Learning algorithms
• Reinforcement Learning algorithms
• Practical courses
• Interpretability and explainability issues
• Aerospace & automotive industry focus
Prochaines sessions
Objectifs visés
After completing this course, participants will be able to:
• Link some field problems to their formal Machine Learning counterparts;
• Know the main bottlenecks and challenges of data-driven approaches;
• Decide which method is relevant to solve a sequential decision problem;
• Know the foundations of RL, path planning, scheduling and decentralized decision methods.
Contenu
AIBT106 - Machine learning and data analytics :
• The data analytics workflow;
• General overview of Machine Learning;
• Unsupervised Learning;
• Geometrical & probabilistic approaches in Supervised Learning;
• Bio-inspired ML, Neural Networks and Deep Learning;
• Feature engineering and data preprocessing;
AIBT108 - Sequential Decision Making in AI :
• Reinforcement Learning (RL);
• Scheduling and different optimization methods and modeling frameworks;
• Shortest path algorithms, heuristic search, motion planning;
• Decentralized decision making;
• Multi-agent concepts and game theory. Collaborative and adversarial decision making.
AIBT110 - AI certification, robustness and dependability
• When Learning algorithms face the questions of robustness, interpretability and explainability, certificability: examples of successes and failures;
• Presentation of ongoing reflections on the evolution of norms, especially in the aerospace and automotive industries;
• The human/machine couple in the decision process;
• Are we ready to accept a reduced performance?
Prérequis
Professionnels expérimentés, en activité, en transition ou en recherche d'emploi, ou diplômés en mathématiques / algorithmie ou informatique.
Les candidats doivent maîtriser la programmation et notamment le langage Python (bibliothèques panda et numpy).
Moyens Pédagogiques
Lectures / tutorial
Learning by doing
Case study
Déroulement de la formation
3 modules successifs en janvier, avril et juin.
Diplômes et certifications
- Certificat d'Etudes Spécialisé délivré par l'ISAE-SUPAERO, TBS Education et l'IRT St Exupéry. Ce certificat permet, si les examens sont validés, de bénéficier des crédits ECTS correspondants à ces modules et d'être dispensé(e) de ces enseignements si vous souhaitez rejoindre le Mastère Spécialisé® "Artificial Intelligence & Business Transformation" dans les 2 années suivantes.
- Attestation d'acquisition du bloc de compétences BC06 "Industrialiser les processus à base d'IA pour développer leur fiabilité et leur certificabilité" de la certification professionnelle "Chef de projet en Intelligence Artificielle et Science des données (MS)" enregistrée au RNCP sous le n°35609.
Tarifs
5 000 euros pour l'année académique 2023/2024 (et 5250€ pour 2024/2025). Pour obtenir un devis, veuillez svp nous consulter.
Le compte CPF et le dispositif Transitions Pro - Projet de Transition Professionnelle peuvent être sollicités pour financer cette formation. Le dispositif Forpro Sup, proposé par la Région Occitanie, permet également une prise en charge totale des frais de scolarité pour des demandeurs d'emploi enregistrés à Pole Emploi et domiciliés dans toute la France (sous conditions, nous contacter pour en savoir plus).
Informations pratiques
La formation est dispensée en anglais.
Les cours ont lieu sur le campus de l'ISAE-SUPAERO à Toulouse.
Date des prochaines sessions
janvier, avril et juin 2024.
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Les engagements de l'ISAE-SUPAERO
L'ISAE-SUPAERO est une école d'ingénieurs aéronautique et spatial basée à Toulouse. Créée en 2007 suite au rapprochement de l'Ecole nationale Supérieure d'Ingénieurs de Constructions Aeronautiques (ENSICA) et de l'Ecole Nationale Supérieure de l'Aéronautique et de l'Espace (SUPAERO), deux écoles d'ingénieurs...
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