100 Intelligence artificielle Programme préparatoire Degree Programs

Le programme est ouvert aux titulaires d'un baccalauréat et est particulièrement utile aux programmeurs, concepteurs Web, ingénieurs en logiciel, professionnels des facteurs humains, concepteurs d'interface utilisateur et autres personnes souhaitant développer ou améliorer leurs compétences en conception et en implémentation d'interface utilisateur.

Conçu pour les professionnels en activité, ce certificat de niveau supérieur en intelligence artificielle et apprentissage automatique vous aidera à acquérir un avantage concurrentiel. Que vous soyez débutant ou professionnel chevronné, ce programme fournit les compétences essentielles pour exploiter le plein potentiel de l'IA et de la ML dans votre domaine.

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) transforment la façon dont les organisations font des affaires et la façon dont les consommateurs vivent. C'est pourquoi les professionnels de l'informatique possédant les connaissances et les compétences spécialisées nécessaires pour développer la prochaine génération d'innovations technologiques en matière de ML/AI sont en demande immédiate dans le monde entier et dans tous les secteurs d'activité. Alors, comment démarrer votre carrière dans ce domaine passionnant et très demandé ? Le certificat professionnel en apprentissage automatique et en intelligence artificielle de l'université de Berkeley (classée première université au monde par le magazine Forbes) est élaboré en collaboration avec le College of Engineering et la Haas School of Business.

L'intelligence artificielle (IA) s'est propagée au grand public, grâce aux progrès du cloud computing, du big data, des logiciels open source et des algorithmes améliorés. Les technologies de l'IA modifient fondamentalement la façon dont nous travaillons, vivons et gérons les entreprises. L'objectif de ce cours est de renforcer leur intérêt pour le domaine de l'intelligence artificielle.

Se tromper fait partie de ce qui fait de nous des humains, et notre intelligence naturelle nous aide à apprendre de nos erreurs. L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui permet à l'intelligence artificielle d'apprendre également de ses erreurs, en permettant par exemple à un robot de procéder par essais et erreurs pour interagir avec un nouvel environnement et atteindre un objectif. Ce cours avancé examine les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et explore les applications variées des méthodes de programmation dynamique.

Intelligence artificielle avancée et apprentissage automatique : traitement du langage naturel est un cours qui approfondit les concepts théoriques de la PNL, explore ses applications actuelles et envisage les utilisations futures potentielles dans divers domaines. Le cours met en évidence l'importance de la PNL dans notre vie quotidienne, en mettant l'accent sur son intégration via le texte prédictif, les outils de traduction et les appareils intelligents, mettant en valeur l'immense potentiel futur de ce domaine de recherche passionnant, particulièrement évident dans les grands modèles linguistiques comme Chat-GPT.

Des voitures autonomes à la réalité augmentée en passant par l’imagerie médicale intelligente qui aide les médecins à identifier les maladies plus rapidement, la vision par ordinateur est un domaine en croissance rapide au sein de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Dans ce cours, les étudiants qui connaissent déjà les principaux fondements théoriques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique approfondiront les capacités passionnantes de ce domaine de recherche et ses applications.

Le cours commence par une introduction à la psychologie computationnelle et à l'intelligence artificielle, explorant la manière dont les modèles informatiques basés sur des processus peuvent être utilisés pour représenter le fonctionnement du cerveau humain, en utilisant des algorithmes pour simuler des aspects de la cognition et prédire le comportement. Nous examinerons ensuite la manière dont ces modèles sont en corrélation avec la neurobiologie, le réseau réel de cellules et de signaux qui constitue le cerveau, en étudiant les modèles neuronaux, la manière dont les réseaux neuronaux effectuent des calculs et les théories neuropsychologiques de l'apprentissage.