Artificial Intelligence
⸺ AI is transforming how organizations leverage data for strategic and operational decision-making, creating a growing demand for skilled AI engineers who can apply advanced techniques like deep learning, neural networks, and generative AI to develop cutting-edge solutions. This program combines high-quality online content from world-leading universities (Coursera) with on-campus practical discussions, group projects, and hands-on labs, covering key topics such as machine learning, deep neural networks, transformers, large language models (LLMs), reinforcement learning, and AI agent development with frameworks like PyTorch, TensorFlow, and LangChain. By the end of the program, participants will be equipped to build and fine-tune LLMs, design AI-driven applications, and implement AI-powered decision-making systems, positioning themselves for roles in AI engineering, research, or applied AI development. A solid foundation in programming, preferably in Python, along with a strong grasp of statistics and linear algebra, is recommended to maximize learning outcomes.
Dates :
Starts March, September 6-month program.
Langue :
Format :
Horaire :
Dernier délai d’inscription :
Emplacement :
Coût :
Part 1: Foundations of Machine Learning and Deep Learning
- Mathematical Foundations of Machine Learning.
- Supervised and Unsupervised Learning
- Machine Learning with Python
- Introduction to Deep Learning & Neural Networks
- Building Deep Learning Models with Keras & TensorFlow
- Computer Vision and Image Processing
- Introduction to Neural Networks with PyTorch
- Deep Learning with PyTorch
- AI Capstone Project with Deep Learning
Part 2: Advanced Generative AI and Large Language Models
- Generative AI and LLMs: Architecture and Data Preparation
- Foundational Models for NLP & Language Understanding
- Generative AI Language Modeling with Transformers
- Engineering and Fine-Tuning Generative AI Models
- Advanced Fine-Tuning for LLMs
- AI Agents and Autonomous Systems with RAG & LangChain
- Project: Generative AI Applications with RAG & LangChain
Coursera Instructeur(s)
SAEED AGHABOZORGI
Ph.D., Sr. Data Scientist
Romeo Kienzler
Chief Data Scientist, Course Lead
IBM Watson IoT
Alex Aklson
Ph.D., Data Scientist
Samaya Madhavan
Advisory Software Engineer
Joseph Santarcangelo
Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network
Aije Egwaikhide
Senior Data Scientist
IBM
JEREMY NILMEIER
Data Scientist and Developer Advocate
IBM Cloud and Cognitive Software
Nos instructeur(s) :
Dr Mohamed Ali Sedrine
Dr Mohamed Ali Sedrine est titulaire d'un doctorat en électronique, technologies de l'information et de la communication avec mention très bien de l'École polytechnique de Tunisie et de l'Université de Carthage en 2022, et d'un master en robotique mobile de l'Université Blaise Pascal, en France, en 2014. Il a effectué des stages à l'INRA (Institut national de la recherche agronomique), en France, et au CEA (Commissariat à l'énergie atomique), en France, avant de rejoindre le Centre d'applications aéronautiques de l'armée de l'air tunisienne en tant que chef du département des ateliers informatiques et des systèmes embarqués en 2014. Il a ensuite rejoint l'Académie de l'armée de l'air tunisienne en tant que professeur associé en 2017. L'expertise du Dr Sedrine porte sur la robotique mobile, la vision par ordinateur et le traitement d'images, les drones et l'intelligence artificielle. Il a publié plusieurs articles dans des conférences et des revues renommées.
Tarek Gasmi
Tarek Gasmi is an Assistant Professor in Computer Science. Tarek’s academic research and industrial expertise encompass Edge and Cloud AI, Computer Vision, MLOps, LLMOps and data analytics. Tarek is recognized as an Nvidia Faculty Ambassador and a Microsoft Certified Trainer. Additionally, Tarek contributes as a Co-Founder and CEO of DataDoIt startup, focusing on the powerful combination of Computer Vision and Generative AI, particularly in the domain of intelligent video analytics.
Pr. Fakhri Karray
Pr. Fakhri Karray est le premier codirecteur de l'Institut d'intelligence artificielle de l'université de Waterloo et a été titulaire de la chaire de recherche Loblaws en intelligence artificielle au département d'ingénierie électrique et informatique de l'université de Waterloo, au Canada. Il est également professeur d'apprentissage automatique et a occupé le poste de recteur à l'université Mohamed bin Zayed d'intelligence artificielle (MBZUAI), un établissement d'enseignement supérieur axé sur la recherche en intelligence artificielle situé à Abou Dhabi, dans les Émirats arabes unis. Les recherches de M. Fakhri portent sur l'IA opérationnelle et générative, les machines cognitives, l'interaction naturelle entre l'homme et la machine, et les systèmes autonomes et intelligents, avec des applications aux systèmes de soins virtuels, aux dispositifs cognitifs et auto-conscients, et à l'analyse prédictive dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement et les systèmes de transport intelligents.Il joue un rôle éditorial dans des publications majeures liées aux systèmes intelligents et à la fusion d'informations. Le dernier manuel de Fakhri, "Elements of Dimensionality Reduction and Manifold Learning", a été publié par Springer Nature au début de l'année 2023. En 2021, la Vehicular Technology Society (VTS) de l'IEEE lui a décerné le prix IEEE VTS Best Land Transportation Paper Award pour ses recherches pionnières sur l'amélioration de la prédiction des flux de trafic à l'aide de l'apprentissage profond et de l'IA. En outre, ses recherches sur l'apprentissage fédéré dans les systèmes de communication lui ont valu, ainsi qu'à ses coauteurs, le prix du meilleur article de la conférence MeditCom de la société de communication de l'IEEE en 2022. Il est membre de l'IEEE, de l'Académie canadienne du génie et de l'Institut canadien des ingénieurs. En outre, il a été conférencier émérite de l'IEEE et est membre de l'association Kavli Frontiers of Science. M. Fakhri a obtenu son doctorat à l'université de l'Illinois Urbana-Champaign, aux États-Unis.
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