Certificat de spécialisation Intelligence Artificielle en Santé

Code diplôme/certificat: CS10300A

  • 20 crédits

Niveau d'entrée

  • Sans niveau spécifique

Niveau de sortie

  • Sans niveau spécifique

Responsable(s)

Mounia N. HOCINE

Public, conditions d’accès et prérequis

Etre titulaire d’un BAC+5 ou équivalent en statistique, biostatistique, bio-informatique, épidémiologie, ou dans un domaine annexe.

Objectifs

Maitriser les techniques de computer vision et d’architecture de base de données
• Maîtriser les outils de machine learning et de clustering
• Comprendre les enjeux juridiques et éthiques liés au traitement des données de santé
• Appréhender les différentes tâches du processus décisionnel en détection des épidémies ou réactions indésirables, dépistage des anomalies, prévention des risques sanitaires
• Acquérir les connaissances nécessaires pour anticiper les différentes sources d’incertitude
• Acquérir des compétences en communication et en valorisation des résultats

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Certificat de spécialisation Intelligence Artificielle en Santé

Code(s) NSF : -

Code(s) ROME : Études et prospectives socio-économiques (M1403) - Recherche en sciences de l univers, de la matière et du vivant (K2402)

Modalités d'évaluation

• Les deux US sont à valider par examen final ( QCM )
• La validation du certificat dans sa globalité est conditionnée par une soutenance d’un projet final

Description

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Compétences

• Être capable de planifier des plans d’analyses des données en adéquation à la problématique de terrain
• Avoir une vision d’ensemble sur les attentes des décideurs de la science des données dans le domaine de la santé
• Acquérir une rigueur dans le choix des outils d’IA à déployer pour une utilisation responsable et appropriée
• Savoir traduire les résultats des analyses en des outils visuels et opérationnels à la portée des utilisateurs et leur apporter conseil sur les futurs protocoles de collecte et d’analyse des données

Contact

Cnam Entreprises
292 rue saint martin
75003 PARIS 03
Tel :01 58 80 89 72
entreprises@lecnam.net

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Enseignement non encore programmé