Intelligence artificielle appliquée

Tirez le plein potentiel des nouvelles technologies

L’intelligence artificielle (IA) est en train de devenir une technologie omniprésente en entreprises publiques et privées. Selon le Stanford Human-centered AI Institute, le Canada a un taux de prévalence des compétences en IA utilisées dans tous les postes de l’industrie et des services de 141 % par rapport à la moyenne mondiale.

En 2022, les investissements mondiaux du secteur privé dans l’IA vont plus que doubler par rapport à l’année dernière. Le programme postdiplôme en IA du Collège La Cité a l’ambition de vous préparer à rencontrer la demande et les besoins en IA du Canada et du monde.

À la fin de cette formation offerte sur deux semestres, vous serez en mesure d’appliquer avec efficacité les principales techniques et technologies en science des données, en apprentissage machine (machine learning) et en apprentissage profond (deep machine learning) dans les principaux domaines d’activité de l’industrie et des services.

Vous aurez les bases pour mener à bien un projet en IA selon les meilleures pratiques et cycle de vie propres à l’IA. Vous saurez mitiger les enjeux et risques liés au déploiement de l’IA, dans le cadre d’un développement responsable et éthique.

Vous bénéficierez de l’approche par compétences de La Cité, avec des multiples études de cas, exercices et projets d’intégration authentiques, reflétant ce qui se passe réellement en entreprise publique ou privée.

Le bilinguisme est un atout de premier plan en matière d'occasions d'emploi. La terminologie technique utilisée dans les cours est bilingue, ce qui vous permettra de vous adapter rapidement à votre milieu de travail. Ce programme postdiplôme en IA est offert en mode comodal, permettant de suivre les cours en présentiel comme à distance.

DISPONIBILITÉ :
  •  FERMÉ AUTOMNE 2022
  •  OUVERT HIVER 2023
COTE : 71788
TITRE DÉCERNÉ : CERTIFICAT POSTDIPLÔME DE L'ONTARIO
DURÉE DU PROGRAMME : 1 année, 2 étapes
CAMPUS : Ottawa

INFORMATION PRATIQUE

Profil de l'étudiant recherché

  • Intérêt pour la haute technologie
  • Aptitudes pour l’informatique
  • Aptitudes pour la communication et le travail d'équipe
  • Aptitudes pour l'autonomie et l’initiative
  • Capacité à résoudre des problèmes
  • Dynamisme, professionnalisme et sens des responsabilités
  • Forte sensibilisation à l’aspect éthique de l’informatique

Milieux de travail

  • Multinationales dans la haute technologie
  • Services des technologies de l’information dans les organismes gouvernementaux et municipaux, établissements de la Couronne, grandes entreprises industrielles et commerciales
  • Sociétés de services informatiques
  • Petites et moyennes entreprises, startups utilisant l’IA pour différencier leurs offres de produits et services
  • Domaines d’activité : l’IA est maintenant présente dans la plupart des secteurs de l’industrie et des services, et plus particulièrement dans le domaine médical, la finance, la production (aérospatial, semiconducteurs, automobile, transport, télécommunications, etc.), le marketing et les ventes, la justice, l’éducation, etc.
  • Postes offerts : technologue, analyste-programmeur, développeur de solutions basées sur l’IA, technicien en science des données, technicien en déploiement et suivi de solutions basées sur l’IA, technicien en développement responsable de l’IA

CHEMINEMENT DU PROGRAMME

NOTE : Dans le respect des règles de santé et de sécurité en lien avec la COVID-19, tous les cours du Collège qui peuvent s’offrir à distance au trimestre le seront, à l'exception de certaines activités qui nécessitent l’utilisation de laboratoires ou d'équipements spécialisés. Consultez l’information la plus à jour sur les modes de livraison des cours.

Etape 1- cours obligatoires

Cours Modes de livraisonLivraison
029850 IFM Fondements de l'IA
À la fin de ce cours, l'étudiant sera en mesure de construire, d'analyser et d'appliquer les différentes techniques d'apprentissage machine simple et profond (ML et DML), supervisé et non supervisé pour résoudre des problèmes de régression et de classification afin de créer une solution IA qui répond aux besoin des clients. Ainsi, il développera une compréhension plus fondée des principes et des théories sur les algorithmes d'apprentissage machine les plus connus tels que la régression linéaire et polynomiale, support vector machine, k-nearest neighbors, decision tree, random forest et K-Means ainsi que les algorithmes d'apprentissage profond tels que les réseaux de neurones. Ces solutions seront créées sous la plateforme de développement la plus adaptée (google colab) ainsi que les bibliothèques scientifiques les plus connues dans le domaine de l'IA telles que pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, keras et tensorflow, et avec le langage de programmation le plus approprié (python).
029851 IFM Méthodologie des projets IA
À la fin de ce cours, l'étudiant sera en mesure de développer et de déployer des solutions IA adaptées aux besoins du client. Il analysera les projets et il appliquera les bonnes techniques dans les phases d'exploration et prétraitement de données ; la préparation de données pour l'entraînement ; la construction, l'entraînement et le test des algorithmes d'apprentissage machine simple et profond (ML et DML) pour la régression et la classification de données; l'optimisation de différents modèles d'apprentissage machine simple et profond (ML et DML); la génération et le déploiement du modèle sur les différentes plateformes existantes tout en respectant les standards du cycle de vie d'un projet IA. Ces solutions seront créées sous la plateforme de développement la plus adaptée (google colab) ainsi que les bibliothèques scientifiques les plus connues dans le domaine de l'IA telles que pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, keras et tensorflow, avec le langage de programmation le plus approprié (python). Ensuite, l'étudiant aura à déployer les modèles IA sur la plateforme AWS, sur un serveur et sur des cartes embarquées telles que la carte NVIDIA Jetson.
029852 IFM Technologies et Applications en Apprentissage Profond (DML) - Partie 1
À la fin de ce cours, l'étudiant appliquera le premier pilier des techniques et algorithmes en IA qui est l'apprentissage machine profond. L'étudiant apprendra pourquoi, quand, et comment utiliser les différents types de réseaux de neurones. Des exercices de programmation de différents modèles tirés de projets réels en recherche appliquée menés au Collège pour les partenaires industriels seront proposés à l'étudiant. En plus des exercices tirés des compétitions internationales Kaggle lui permettront de se jauger par rapport à l'état de l'art il y a 3-4 ans.
029853 IFM Analyse des données pour l'IA, transformation, extraction, et visualisation
À la fin de ce cours, l'étudiant sera en mesure, à travers l'utilisation de processus, de bâtir un jeu de données à partir de la collecte de celles-ci, d'explorer et de visualiser celui-ci dans divers formats. De plus, il appliquera diverses techniques de transformations sur les données afin d'analyser les résultats obtenus sur l'entraînement d'un modèle. Finalement, celui-ci mettra en pratique des connaissances d'ingénierie des caractéristiques dans le but de réduire la dimensionnalité d'un jeu de données dans le but d'améliorer la vitesse et la qualité des modèles.
029854 IFM Technologies et Applications en Apprentissage Profond (DML) - Partie 2
À la fin de ce cours, l'étudiant appliquera des techniques de Deep Machine Learning à différents domaines comme la Vision par Ordinateur, le Traitement de la Parole, ou bien les Véhicules et Drones Autonomes. Les exercices de programmation des différents modèles tirés de projets réels en recherche appliquée menés au Collège pour les partenaires industriels seront proposés à l'étudiant . Il verra l'IA du point de vue des clients plus que du point de vue technique.
029857 IFM Planification du projet Capstone
En développement.
029855 IFM Techniques et Applications en Apprentissage Machine (ML)
À la fin de ce cours, l'étudiant sera en mesure d'appliquer différentes techniques de régression et de classification afin de satisfaire les besoins d'un client. Celui-ci sera capable d'analyser des problèmes d'IA, d'en évaluer les difficultés et de proposer différentes approches d'IA adaptées au problème en question. Finalement, il sera apte à expliquer les différents avantages et inconvénients de plusieurs modèles d'IA et de proposer et recommander des solutions adaptées aux besoins clients.

Étape 2 - cours obligatoires

Cours Modes de livraisonLivraison
029856 IFM Projet Capstone
En développement.
029858 IFM Séminaire sur l'IA responsible
À la fin de ce cours, l'étudiant sera en mesure d'analyser les enjeux éthiques liés au développement responsable de l'IA, de les appliquer aux besoins du client, de proposer des recommandations pour mitiger certains problèmes éthiques ou les éviter, et puis de les intégrer au développement de l'IA. Pour ce faire, l'étudiant bâtira un cadre de référence éthique ainsi qu'une boussole éthique qui guidera son analyse, ses recommandations, ainsi que son implantation de l'IA. Il sera aussi capable de se tenir constamment au courant des dernières avancées de l'IA responsable.
2022-08-01

FRAIS D'ÉTUDES

Résident Canadien [1]

Étape 1 Étape 2
Frais de scolarité 3 600,00 $ 3 600,00 $
Bureau d'aide financières 24,52 $ 24,52 $
Carte étudiante 13,00 $
Orientation professionnelle 9,45 $ 9,45 $
Rendement étudiant/dossier 18,22 $ 18,22 $
Santé et consultation 30,30 $ 30,30 $
Soutien aux études 169,24 $ 169,24 $
Sport et Loisirs 179,87 $ 179,87 $
Sécurité sur les campus 25,65 $ 25,65 $
Édifices destinés à l'étudiant 110,65 $ 110,65 $
Total 4 180,90 $ 4 167,90 $

Étudiant international [1]

Étape 1 Étape 2
Frais de scolarité 3 600,00 $ 3 600,00 $
Bureau d'aide financières 24,52 $ 24,52 $
Carte étudiante 13,00 $
Frais - pratique à l'emploi 99,00 $ 99,00 $
Frais étudiant international 5 053,24 $ 5 053,24 $
Orientation professionnelle 0,75 $ 0,75 $
Rendement étudiant/dossier 18,22 $ 18,22 $
Régime de santé SUNLIFE 448,74 $ 448,74 $
Santé et consultation 30,30 $ 30,30 $
Soutien aux études 121,74 $ 121,74 $
Sport et Loisirs 179,87 $ 179,87 $
Sécurité sur les campus 25,65 $ 25,65 $
Édifices destinés à l'étudiant 110,65 $ 110,65 $
Total 9 725,68 $ 9 712,68 $

Frais supplémentaires

Apportez votre appareil numérique (AVAN)

Avant d’entreprendre la première étape du programme, vous devrez vous procurer et apporter en classe un ordinateur portable PC/Windows disposant des caractéristiques minimales suivantes :

Caractéristiques obligatoires :

  • Mémoire : 16 Go de RAM ou plus
  • Processeur : Intel 7e génération à quatre cœurs ou plus récent modèle i7 ou i9, AMD série Zen à huit cœurs ou plus récent
  • Version OS : Windows 10 64bit version 1809 ou plus récent
  • Carte graphique : Intel HD série 600 ou UHD série 600 ou plus récent, nVidia GeForce série 10 ou plus récent, nVidia Quadro série M ou plus récent, AMD Radeon Vega ou plus récent
  • Disque dur : disque SSD de 240 GB minimum (NVMe recommandé)
  • Clavier : QWERTY
  • Écran : écran de 15 pouces
  • Périphériques : caméra et écouteurs
  • Connexion internet : connexion haute vitesse de 6 mbs dédiée à l'étudiant pendant ses sessions à distance

Caractéristiques optionnelles :

  • Batterie de rechange capable de fournir deux heures d'utilisation selon un usage normal (par exemple, si votre portable consomme 45W, optez pour une batterie de rechange de 90W ou plus)

CONDITIONS D'ADMISSION

Conditions générales d'admission

Ce programme s’adresse aux personnes ayant obtenu un diplôme d’études collégiales de l'Ontario de deux ans en Programmation informatique ou un diplôme d’études collégiales de l'Ontario (niveau avancé) de trois ans en Technologie du génie informatique.

Veuillez noter que tout autre programme en informatique de deux ans ou plus pourrait être considéré suivant la réussite d’un test de compétence. Selon les résultats obtenus, des modules de mise à niveau pourraient être requis avant le début de l’année scolaire.


Notes :

  1. Présentés à titre indicatif seulement. La Cité se réserve le droit de modifier sans préavis les barèmes des droits et les frais d'études.

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