La formation continue

En complément et en cohérence avec les programmes de recherche, la formation constitue un des leviers fondamentaux du développement de l’Intelligence artificielle (IA) et il est essentiel d’accroître significativement le nombre d’étudiants et de salariés recevant une formation dans ce domaine.

C’est pourquoi ANITI ambitionne de déployer une offre de formation tout au long de la vie apte à répondre aux enjeux de compétitivité de nos partenaires industriels. C’est dans cet esprit que vous est proposé une offre de formation propice à la montée en compétences de vos collaborateurs, à la pointe des technologies existantes.

 La force du projet réside dans la gouvernance conjointe qui permet d’articuler les besoins des entreprises partenaires et la mobilisation des ressources d’enseignements et de recherche académiques. C’est pourquoi ANITI vous propose des solutions adaptées à vos attentes d’évolution et d’élévation des compétences dans les technologies en permanente évolution de l’intelligence artificielle.

Des programmes de formation continue intégrant par exemple des formations pour le top management des entreprises, des formations diplômantes de master accessibles par l’alternance ou encore des certificats dédiés, vous seront donc présentés dans cette rubrique, qui a, bien entendu, vocation à s’enrichir en fonction des besoins que nos partenaires exprimeront.  Les équipes d’ANITI sont à votre écoute pour faire évoluer l’offre de formation qui permettra à vos équipes de relever les défis de l’IA de demain.

Les programmes proposés

• Comprendre les mécanismes et les enjeux de l’intelligence artificielle : genèse, types d’IA et applications 
• Machine learning training for data science 
• Formation R – Avancé 
• Sciences des données (data mining) 
• Systèmes de gestion de masses de données : Architectures, fonctionnalités et critères de choix 
• IA et Systèmes Multi-Agents Planification, contrôle, optimisation… 
• Machine learning and data analytics  
• Optimization topics for AI 
• Sequential Decision Making in AI 
• Data value creation 
• Data integration and  Exploration 
• The business of data 
• Change management
• AI certification, robustness and dependability 
• Big data processing 
• Introduction to modern AI