L'essentiel sur le Mastère Spécialisé® Intelligence Artificielle Multimodale et Autonome de Télécom Paris
Le Mastère Spécialisé® Intelligence Artificielle Multimodale et Autonome est classé cette année à la 3ème place du classement master Intelligence Artificielle. Les responsables du programme sont Charlotte Laclau - Responsable pédagogique et FRANCHI Gianni - Responsable pédagogique.
Le programme est disponible en
- Formation Initiale
- Formation continue pour les professionnels
Le programme requiert une période de stage obligatoire.
La durée totale de la formation est de 13 ou 16 mois suivant le profil du candidat.
La formation recrute les titulaires d'un Bac+4 et Bac+5.
École d'ingénieurs Télécom Paris est labelisée :
CGE, Titre RNCP Niv. 7.
Message du Directeur

Notre Mastère Spécialisé en Intelligence Artificielle Multimodale et Autonome forme les étudiants aux compétences avancées nécessaires pour concevoir, développer et déployer des systèmes d'intelligence artificielle sophistiqués dans des environnements de recherche et développement. Cette formation met un accent particulier sur la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la robotique, tout en abordant les fondamentaux des algorithmes d'IA et de machine learning.
À mesure que l'intelligence artificielle devient un moteur d'innovation, les entreprises et les laboratoires de recherche doivent relever des défis complexes dans la modélisation, l'optimisation et l’application des technologies d'IA. Ce mastère spécialisé prépare les étudiants à maîtriser ces enjeux tout en s’appuyant sur des projets concrets, alliant recherche fondamentale et applications pratiques dans des domaines clés comme la reconnaissance d'images, l’analyse de scènes, la compréhension du langage naturel (NLP) et la robotique. Les étudiants acquièrent une expertise approfondie des algorithmes avancés de machine learning et de deep learning, appliqués à des problématiques complexes dans les domaines mentionnés.
Cette formation met l’accent sur la conception de systèmes intelligents capables de fonctionner de manière autonome dans des environnements complexes. Les compétences acquises permettent aux étudiants d’adapter les solutions IA aux besoins spécifiques des secteurs industriels et de participer à des projets de recherche innovants.
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