Certificat de spécialisation Intelligence artificielle et calcul scientifique

Code diplôme/certificat: CS10900A

24 crédits

Niveau d'entrée

  • Sans niveau spécifique

Niveau de sortie

  • Sans niveau spécifique

Responsable(s)

Thierry HORSIN

Agnes PLATEAU ALFANDARI

Public, conditions d’accès et prérequis

Ingénieurs, cadres, chercheurs en calcul scientifique ou en informatique désireux d’acquérir des compétences techniques poussées dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’optimisation pour le calcul scientifique, et d'avoir une compréhension des enjeux scientifiques transverses à ces trois disciplines afin de pouvoir adapter l'utilisation de ces compétences dans le contexte de leur activité professionnelle. Cette formation peut également s’adresser à des chercheurs ou ingénieurs dans des disciplines telles que la physique, la bioinformatique ou la chimie utilisant des modèles de simulation.

Objectifs

Ce certificat  permettra aux auditeurs d’acquérir une triple compétence métier, puisque qu’ils maîtriseront à la fois les techniques d’apprentissage, “machine learning” (Ues RCP208 et RCP209), mais aussi les outils d’optimisation discrète, continue, et stochastique (Ues RCP210 et RCP212) ainsi que de calcul scientifique (Ues CSC109 et CSC217). La synergie entre ces différents domaines permettra de développer des modèles d’IA modernes dotés de deux propriétés essentielles pour déployer des modèles prédictifs dans des domaines d’application stratégiques. D’une part, un des enjeux du certificat consistera à étudier comment intégrer des connaissances a priori dans les modèles d’IA, par exemple sous forme d’équations aux dérivées partielles (EDO/EDP), afin de résoudre des tâches de prédiction complexes, ce qui constitue entre autre le cadre des prévisions météorologiques pour la prévention des risques, l’étude de l’impact sur le changement climatique ou l’étude de la turbulence. D’autre part, les enseignements du certificat permettront de mettre en place des modèles de prédiction plus interprétables et explicables par rapport aux méthodes d’apprentissage pures (“data-driven”) décriés de par leur aspect “boîte noire”. Ces notions de "Right to explanation" qui visent, dans un contexte plus juridique, à obtenir une explication quant au processus suivi par un algorithme pour prendre une décision constituent un des enjeux majeurs concernant les systèmes d’IA modernes, notamment pour limiter les discriminations et permettre d'éventuelles contestations. Le recours à une modélisation physique des phénomènes observés ou l'utilisation de modèles simples s’appuyant sur des techniques de recherche opérationnelle (e.g. arbres de décision) sont des solutions naturelles qui seront abordées dans le cadre du certificat pour avancer vers des modèles qui sont par construction compréhensibles.
Les responsables du certificat sont pour l' EPN5, Agnès Plateau et Nicolas Thome et pour l'EPN6, Thierry Horsin et Chloë Mimeau.
 

Mentions officielles

Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Certificat de spécialisation Intelligence artificielle et calcul scientifique

Code(s) NSF : -

Code(s) ROME : -

Description

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Centre(s) d'enseignement
     
    Centre(s) d'enseignement
    • Centre Cnam Paris
      • 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
     

    Total
    6 ECTS

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    • Centre Cnam Paris
      • 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
      • 2nd semestre : Foad 100%
     
    Centre(s) d'enseignement
    • Centre Cnam Paris
      • 1er semestre : Foad 100%
      • 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
    • Cote d'ivoire
      • 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
     

    Voir aussi

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    EPN06 Mathématiques et statistiques
    2 rue Conté
    75003 Paris
    Tel :01 40 27 27 54
    Sabine Glodkowski

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