Vous souhaitez vous former ou former vos salariés sur le domaine de l’Intelligence Artificielle ?
Nous vous proposons des formations courtes ou certifiantes à destination des salariés ou demandeurs d’emploi.
7 jours répartis sur 7 mois :
Initier la transformation numérique
au sein d’organisation et intégrer une
vision stratégique au-delà des choix
technologiques.
3 jours | dates à venir :
Appréhender les fondements théoriques
et pratiques des cadres généraux
en Machine Learning, avec un focus sur
la classification et le partitionnement.
12 jours | 2 jours par mois pendant
6 mois | Eligible CPF :
Développer des compétences dans le domaine de la
gestion et de l’analyse statistiques de données massives,
en intégrant les enjeux de l’IA.
25 jours | 2 à 3 jours par mois pendant 10 mois
pendant 10 mois | Eligible CPF :
Devenir un référent en matière d'A pour savoir concevoir, déployer et conduire un projet d'IA dans son organisation en maitrisant les enjeux sociétaux, environnementaux et organisationnels.
20 jours | 2 à 3 jours par mois pendant 10 mois | Eligible CPF :
Apprendre à maîtriser la gouvernance et la manipulation des données, appliquer des méthodes d'apprentissage automatique et interpréter leurs résultats.
350 heures réparties sur 1 ou 2 années
Bénéficiez des enseignements des
filières des écoles d’ingénieurs :
- Automatique et Systèmes Intelligents
- Performance industrielle durable
- Intelligence, interaction, information
- Intelligence Artificielle
Grenoble INP - Ensimag, UGA
Accéder aux métiers liés aux technologies
des réseaux de télécommunication,
tels que la conception d’équipements,
l’ingénierie des réseaux, la réalisation de
réseaux privés, ou encore l’ingénierie
de l’IoT.
770 heures | juin 2024 à septembre 2025
Exploiter les données du web et des
canaux digitaux (big data) pour prendre
des décisions stratégiques.
Créer des modèles prédictifs pour
anticiper l’évolution des données et les
tendances de l’activité de l’entreprise.
Pour les formations: L’intelligence artificielle au service du management", "Du Machine Learning au Deep Learning", "Federated learning", "Parcours dirigeants en transformation numérique","Enjeux sociétaux et environnementaux de l'usage de l'IA", « IA&Application » et « Système Embarqués et Objets Connectés »
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