Certificat de maîtrise en apprentissage profond et intelligence artificielle générative
Certificat de maîtrise en apprentissage profond et intelligence artificielle générative
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Créez des solutions pilotées par l'IA en maîtrisant Python, SQL, l'analyse de données et la visualisation avec Pandas et NumPy
Développez et déployez des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond en utilisant TensorFlow, Keras et PyTorch.
Apprenez l'IA générative, l'ingénierie des invites et les grands modèles de langage comme ChatGPT pour transformer les données et alimenter l'analyse prédictive.
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Parlez à un conseiller
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Apprentissage guidé par un mentor
La passerelle entre la formation et l'emploi — conçue pour combler votre déficit d'expérience.
C'est l'expérience qui permet d'être embauché. Notre format de mentorat offre le contexte pratique, l'encadrement et la rétroaction professionnelle qui manquent à l'enseignement traditionnel. Vous ne suivez pas simplement un programme ; vous apprenez la façon dont travaillent les véritables équipes techniques.
01 — Construire les bases
Plateforme d'apprentissage structurée.
Maîtrisez les essentiels à votre propre rythme grâce à des modules alignés sur l'industrie et des laboratoires conçus pour vous mettre à niveau rapidement.
02 — Apprendre des experts
Mentorat hebdomadaire en direct.
Participez à des sessions hebdomadaires en direct avec des professionnels des TI actifs pour clarifier vos doutes, obtenir des perspectives sur l'industrie et voir comment les outils sont utilisés en temps réel.
03 — Appliquer les connaissances
Pratique sécurisée et concrète.
Passez de la théorie à la pratique. Réalisez des projets réalistes dans votre propre environnement de test privé (sandbox) avec la révision d'un expert à chaque étape.
L'Objectif
Confiance professionnelle.
Faites votre entrée sur le marché du travail en sachant comment diriger et communiquer comme un pro.
maîtres
Aperçu du programme
Inscriptions
On Demand
Inscriptions
Discovery Session
Durée du programme
6 mois
Horaire des cours
Flexible Weekly Check-in
Apprentissage guidé par un mentor
La passerelle entre la formation et l'emploi — conçue pour combler votre déficit d'expérience.
C'est l'expérience qui permet d'être embauché. Notre format de mentorat offre le contexte pratique, l'encadrement et la rétroaction professionnelle qui manquent à l'enseignement traditionnel. Vous ne suivez pas simplement un programme ; vous apprenez la façon dont travaillent les véritables équipes techniques.
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C'est l'expérience qui permet d'être embauché. Notre format de mentorat offre le contexte pratique, l'encadrement et la rétroaction professionnelle qui manquent à l'enseignement traditionnel. Vous ne suivez pas simplement un programme ; vous apprenez la façon dont travaillent les véritables équipes techniques.
01 — Construire les bases
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02 — Apprendre des experts
Mentorat hebdomadaire en direct.
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Pratique sécurisée et concrète.
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L'Objectif
Confiance professionnelle.
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Durée du programme
6 mois
Horaire des cours
Flexible Weekly Check-in
Programmes de diplôme
Programmes de diplôme
Programmes de diplôme
Explorez des sujets essentiels tels que Python, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la visualisation des données, l'IA générative, l'IA explicable et ChatGPT à travers une approche d'apprentissage interactif. Acquérez une expérience pratique immersive grâce à des laboratoires guidés par des experts conçus pour approfondir votre compréhension et développer des compétences pratiques.
Plan de cours
Plan de cours
Plan de cours
Embarquez dans un parcours d'apprentissage complet qui couvre l'IA générative, l'ingénierie des prompts, Python, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Grâce à des projets pratiques et des outils du monde réel, vous développerez des compétences pratiques pour relever avec confiance des défis complexes en IA et stimuler l'innovation dans votre carrière.
Embarquez dans un parcours d'apprentissage complet qui couvre l'IA générative, l'ingénierie des prompts, Python, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Grâce à des projets pratiques et des outils du monde réel, vous développerez des compétences pratiques pour relever avec confiance des défis complexes en IA et stimuler l'innovation dans votre carrière.
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Fondamentaux de la programmation
Science des données appliquée avec Python
Science des données appliquée avec Python
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.
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APTITUDES
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Science des données appliquée avec Python
Acquérez une solide base en science des données en utilisant Python. Apprenez la préparation des données, l'analyse statistique, la visualisation et la création de modèles à travers des scénarios réels.
Concepts Appris :
Principes fondamentaux de la science des données et de l'analyse
Essentiels de Python pour l'analyse de données (chaînes, listes, fonctions Lambda)
Manipulation et transformation des données avec Pandas
Visualisation des données avec Matplotlib, Seaborn et Plotly
Pipelines d'analyse statistique de bout en bout
APTITUDES
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Gouvernance de l'IA générative
Gouvernance de l'IA générative
Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.
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APTITUDES
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Apprentissage automatique et apprentissage profond
Apprenez les concepts clés de l'apprentissage automatique, y compris les modèles supervisés et non supervisés, le pipeline ML et les techniques d'ensemble. Acquérez une expérience pratique avec TensorFlow, Keras et PyTorch.
Concepts appris :
Apprentissage supervisé : régression et classification
Apprentissage par ensemble : bagging, boosting, stacking
Surapprentissage, sous-apprentissage et évaluation de modèle
Réseaux neuronaux artificiels et profonds
Propagation avant et arrière dans les DNN
Réglage d'hyperparamètres et optimisation des performances
Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour les tâches de vision
Mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond sur TensorFlow et PyTorch.
APTITUDES
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Sujets avancés en apprentissage profond
Développez vos compétences en littéracie sur l'IA générative en explorant les algorithmes de base et leurs applications. Découvrez comment les LLM, GAN et VAE alimentent les chatbots, la génération de contenu et les outils d'IA créative.
Concepts appris :
Autoencodeurs et interprétabilité des modèles
Autoencodeurs variationnels (VAE)
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Modèles Transformer pour le traitement du langage naturel et la vision
Outils et cadres pour l'expérimentation en IA générative
APTITUDES
……………………..
IA générative avancée – Génération d'images
Explorez les capacités avancées de génération d'images dans GenAI. Maîtrisez la diffusion stable, le débruitage, les systèmes d'encodage et l'apprentissage contrastif pour créer des visuels de haute qualité et contextuels.
Concepts Appris :
Techniques de diffusion stable
Méthodes de débruitage pour clarté et cohérence
Systèmes d'encodage partagés pour la représentation d'images
Apprentissage contrastif pour la performance des modèles
Autoencodeurs dans les flux de travail de génération d'images
APTITUDES
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Gouvernance de l'IA générative
Comprendre les aspects éthiques, réglementaires et de gouvernance de l'IA générative. Apprenez à intégrer des cadres de gouvernance, à gérer les risques et à assurer la conformité dans les projets d'IA.
Concepts Appris :
Cadres éthiques et principes de l'IA
Structures de gouvernance et meilleures pratiques
Gestion des risques dans les projets d'IA
Gouvernance du cycle de vie pour les données et les modèles
Tendances futures en matière de réglementation et de conformité de l'IA
APTITUDES
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Création d'un portfolio en science des données
Les projets de fin d'études sont le meilleur moyen de transformer votre apprentissage en résultats tangibles. Tout au long de ce programme, vous réaliserez plusieurs projets pratiques qui vous permettront de pratiquer l'ensemble du flux de travail en science des données—de la collecte et du nettoyage des données à la création de modèles, à la génération d'insights et à la présentation de vos résultats.
Ces projets sont conçus pour vous aider à :
Appliquer des compétences réelles en Python, analyse de données, apprentissage automatique et visualisation
Résoudre des problèmes commerciaux pratiques en utilisant des approches basées sur les données
Dé montrer vos compétences à des employeurs potentiels grâce à un portfolio de travaux réalisés
Gagner en confiance dans la gestion de projets de données de manière indépendante
À la fin de ce module, vous aurez un portfolio de projets de fin d'études qui reflète non seulement votre expertise technique, mais montre également vos compétences en résolution de problèmes et votre préparation pour un rôle professionnel en science des données.
APTITUDES
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APTITUDES
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APTITUDES
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Framer est un constructeur de sites web pour les professionnels créatifs. Assurez-vous de visiter framer.com pour en savoir plus.
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APTITUDES
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Fondamentaux de la programmation
Développez des compétences en programmation Python fondamentales qui servent de base à votre parcours en science des données. Apprenez à travailler avec la programmation procédurale et orientée objet, les boucles, les fonctions et le multi-threading pour créer des applications évolutives et efficaces.
Concepts Appris :
Fondamentaux de la programmation Python
Principes procéduraux et orientés objet
Types de données, opérateurs et fonctions de chaîne
Boucles, instructions conditionnelles et portée des variables
Travailler avec des environnements Jupyter Notebook
APTITUDES
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Fondamentaux de la programmation
Sujets avancés en apprentissage profond
Sujets avancés en apprentissage profond
IA générative avancée – Génération d'images
IA générative avancée – Génération d'images
Création d'un portfolio en science des données
Création d'un portfolio en science des données
Apprentissage automatique et apprentissage profond
Apprenez les concepts clés de l'apprentissage automatique, y compris les modèles supervisés et non supervisés, le pipeline ML et les techniques d'ensemble. Acquérez une expérience pratique avec TensorFlow, Keras et PyTorch.
Concepts appris :
Apprentissage supervisé : régression et classification
Apprentissage par ensemble : bagging, boosting, stacking
Surapprentissage, sous-apprentissage et évaluation de modèle
Réseaux neuronaux artificiels et profonds
Propagation avant et arrière dans les DNN
Réglage d'hyperparamètres et optimisation des performances
Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour les tâches de vision
Mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond sur TensorFlow et PyTorch.
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Sujets avancés en apprentissage profond
Développez vos compétences en littéracie sur l'IA générative en explorant les algorithmes de base et leurs applications. Découvrez comment les LLM, GAN et VAE alimentent les chatbots, la génération de contenu et les outils d'IA créative.
Concepts appris :
Autoencodeurs et interprétabilité des modèles
Autoencodeurs variationnels (VAE)
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
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IA générative avancée – Génération d'images
Explorez les capacités avancées de génération d'images dans GenAI. Maîtrisez la diffusion stable, le débruitage, les systèmes d'encodage et l'apprentissage contrastif pour créer des visuels de haute qualité et contextuels.
Concepts Appris :
Techniques de diffusion stable
Méthodes de débruitage pour clarté et cohérence
Systèmes d'encodage partagés pour la représentation d'images
Apprentissage contrastif pour la performance des modèles
Autoencodeurs dans les flux de travail de génération d'images
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Gouvernance de l'IA générative
Comprendre les aspects éthiques, réglementaires et de gouvernance de l'IA générative. Apprenez à intégrer des cadres de gouvernance, à gérer les risques et à assurer la conformité dans les projets d'IA.
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Cadres éthiques et principes de l'IA
Structures de gouvernance et meilleures pratiques
Gestion des risques dans les projets d'IA
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Création d'un portfolio en science des données
Les projets de fin d'études sont le meilleur moyen de transformer votre apprentissage en résultats tangibles. Tout au long de ce programme, vous réaliserez plusieurs projets pratiques qui vous permettront de pratiquer l'ensemble du flux de travail en science des données—de la collecte et du nettoyage des données à la création de modèles, à la génération d'insights et à la présentation de vos résultats.
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Appliquer des compétences réelles en Python, analyse de données, apprentissage automatique et visualisation
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Meet & Greet
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You can also apply with the government to get financial aid through the AFE loan program (Aide financière aux études/Student financial assistance).
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Plein feu sur nos enseignants
Mojtaba Faramarzi
Scientifique de recherche appliquée
Mojtaba est doctorant en apprentissage automatique à l’institut Mila et détient deux maîtrises—l’une en apprentissage automatique de Mila et l’autre en génie logiciel de l’Université Concordia. Il a collaboré avec des entreprises de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft, SAP et Ericsson. Fort d’une expérience en enseignement (McGill) et en industrie, il aide les étudiants à développer esprit critique et compétences pratiques.
Mojtaba Ghasemi
Sénior scientifique de données
Scientifique des données axé sur les résultats, titulaire d’un doctorat en génie biomédical, spécialisé en analytique avancée, modélisation prédictive et apprentissage automatique. Avec 5 ans d’expérience et travaillant actuellement comme scientifique des données principal, Mojtaba excelle à traduire des analyses complexes pour un public non technique et à diriger des équipes interfonctionnelles livrant des solutions d’affaires percutantes.
Iraj Hedayati
Chef de l'ingénierie data
Iraj Hedayati est un ingénieur en données, chevronné avec plus de dix ans d’expérience dans la conception et la mise à l’échelle d’infrastructures de données au sein d’entreprises technologiques en forte croissance. Il travaille actuellement comme consultant chez Apple, où il se spécialise dans les systèmes distribués, Apache Spark et le développement backend. Iraj enseigne des cours en ingénierie des données axés sur des applications concrètes en traitement de Big Data, infrastructures infonuagiques et pipelines de données modernes.
À la réussite du programme, le CTIM délivre à l’étudiant une AEC (Attestation d’études collégiales)
Analyste en intelligence d’affaires et visualisation (LEA.CV) – 900 h –
Mise en lumière de l'instructeur
Mojtaba Faramarzi
Scientifique de recherche appliquée
Mojtaba est doctorant en apprentissage automatique à l’institut Mila et détient deux maîtrises—l’une en apprentissage automatique de Mila et l’autre en génie logiciel de l’Université Concordia. Il a collaboré avec des entreprises de premier plan telles qu’Amazon, Microsoft, SAP et Ericsson. Fort d’une expérience en enseignement (McGill) et en industrie, il aide les étudiants à développer esprit critique et compétences pratiques.
Mojtaba Ghasemi
Sénior scientifique de données
Scientifique des données axé sur les résultats, titulaire d’un doctorat en génie biomédical, spécialisé en analytique avancée, modélisation prédictive et apprentissage automatique. Avec 5 ans d’expérience et travaillant actuellement comme scientifique des données principal, Mojtaba excelle à traduire des analyses complexes pour un public non technique et à diriger des équipes interfonctionnelles livrant des solutions d’affaires percutantes.
Iraj Hedayati
Chef de l'ingénierie data
Iraj Hedayati est un ingénieur en données, chevronné avec plus de dix ans d’expérience dans la conception et la mise à l’échelle d’infrastructures de données au sein d’entreprises technologiques en forte croissance. Il travaille actuellement comme consultant chez Apple, où il se spécialise dans les systèmes distribués, Apache Spark et le développement backend. Iraj enseigne des cours en ingénierie des données axés sur des applications concrètes en traitement de Big Data, infrastructures infonuagiques et pipelines de données modernes.
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Témoignanges d'étudiants
Témoignanges d'étudiants
Jyothi Puthulatha
jpl
Le CTIM a fait des merveilles pour moi, car j’ai appris à appliquer les techniques acquises ici dans mon domaine de travail. J’ai beaucoup apprécié fréquenter cet institutition, qui m’a grandement aidé à réussir ma carrière. J’ai trouvé un emploi intéressant après avoir obtenu mon diplôme en tests de logiciels et assurance qualité au CTIM.
Jyothi Gogna
J'ai obtenu mon diplôme A.E.C en test de logiciels au CTIM. J'étais eun étudiante internationale qui a beaucoup appris de ce programme et j'ai trouvé un emploi en tant qu'analyste en assurance qualité en automatisation. Je dirais que toutes les compétences techniques que j'ai apprises dans ce cours m'ont beaucoup aidé à atteindre mes objectifs de carrière.
Ricardo Gomez
rg
Je suis avocat au Brésil et titulaire d’un diplôme en droit. Ce qui m’a amené au CTIM, c’est ma déception envers un autre établissement auparavant. J’ai réalisé qu’en tant qu’homme de 40 ans en quête d’un changement de carrière, le CTIM m’a mis très à l’aise. Ce fut le début d’un rêve : celui de reconstruire ma vie.
Jyothi Puthulatha
jpl
Le CTIM a fait des merveilles pour moi, car j’ai appris à appliquer les techniques acquises ici dans mon domaine de travail. J’ai beaucoup apprécié fréquenter cet institutition, qui m’a grandement aidé à réussir ma carrière. J’ai trouvé un emploi intéressant après avoir obtenu mon diplôme en tests de logiciels et assurance qualité au CTIM.
Jyothi Gogna
J'ai obtenu mon diplôme A.E.C en test de logiciels au CTIM. J'étais eun étudiante internationale qui a beaucoup appris de ce programme et j'ai trouvé un emploi en tant qu'analyste en assurance qualité en automatisation. Je dirais que toutes les compétences techniques que j'ai apprises dans ce cours m'ont beaucoup aidé à atteindre mes objectifs de carrière.
Ricardo Gomez
rg
Je suis avocat au Brésil et titulaire d’un diplôme en droit. Ce qui m’a amené au CTIM, c’est ma déception envers un autre établissement auparavant. J’ai réalisé qu’en tant qu’homme de 40 ans en quête d’un changement de carrière, le CTIM m’a mis très à l’aise. Ce fut le début d’un rêve : celui de reconstruire ma vie.
Prochaines sessions et horaires
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Automne
Session d'automne
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Automne
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Hiver
Session d'hiver
Jan 13, 2026
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FAQ
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Collège des technologies de l’information de Montréal
200 - 1255 Boulevard Robert-Bourassa
Montréal, Québec H3B 3B2
+1 514 312 2383
info@montrealcollege.ca
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