Artificial_Intelligence – MUST University

Formation Professionnelle et Certifiante

Aperçu du programme :

La façon dont les organisations de tous les secteurs utilisent aujourd'hui les données pour prendre des décisions stratégiques et opérationnelles est en train de changer grâce à l'intelligence artificielle (AI). Les organisations ont besoin d'ingénieurs qualifiés en AI qui emploient des techniques de pointe telles que les réseaux neuronaux d'apprentissage profond et les algorithmes d'apprentissage automatique pour donner à leur entreprise des connaissances exploitables fondées sur des données afin de rester compétitives. Grâce à une approche d'apprentissage hybride combinant l'accès à un contenu en ligne de qualité provenant d'universités de renommée mondiale (Coursera) et des discussions pratiques en direct sur le campus, des projets de groupe et des laboratoires pratiques, à la fin de ce cours, vous serez prêt à décrocher un emploi dans le domaine de l'AI ou à améliorer considérablement votre productivité dans votre rôle actuel. Ce programme suppose que les participants possèdent des compétences de base en programmation dans un langage de programmation général, idéalement Python, et de bonnes bases en mathématiques, en particulier en statistiques et en algèbre linéaire.

Détails du programme:

Dates	Starts December 21, 2024. 6 month program.
Horaire	Le samedi de 10h00 à 13h00
Langue	Français et anglais
Format	Accès à un contenu en ligne de qualité de MUST et Coursera. Des laboratoires pratiques offrant des sessions de travail avec un professeur de MUST.
Dernier délai d’inscription	December 14, 2024.
Emplacement	MUST University, Lac3, Tunis.
Coût	2800 TND. Discounts: 50% for students (MUST or otherwise).

Thèmes du programme :

Mathematical Foundations of Machine Learning
Machine Learning with Python
Introduction to Deep Learning & Neural Networks
Introduction to Computer Vision and Image Processing
Deep Neural Networks
Building Deep Learning Models with TensorFlow
AI Capstone Project

Coursera Instructeur(s)

Nos instructeur(s) :

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 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.

Mentor(s):

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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