Master Certificate in Microsoft AI Engineering | Montreal College of Information Technology

Master Certificate in Microsoft AI Engineering

Propulsez votre carrière

Build End-to-End AI Solutions with Microsoft Azure, Copilot, and OpenAI Technologies

Design, build, and deploy scalable AI solutions across cloud and enterprise environments
Master Python, data science, machine learning, and deep learning fundamentals
Gain hands-on experience with Azure AI services, Copilot, and generative AI tools
Apply NLP, computer vision, and transformer-based models to real-world challenges

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Durée:

6 Months

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Voie rapide : 8 mois

Début : 15 oct 2025

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Aperçu du programme

Master Certificate in Microsoft AI Engineering Program is designed to equip you with the skills to build and deploy AI solutions. Gain a comprehensive understanding of generative AI, machine learning, and cloud-based AI tools through projects that simulate real-world scenarios and industry needs. Implement Deep Learning, GenAI, and Agentic AI through tools like TensorFlow, AutoGen, and Copilot Studio.

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6 Months

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31 oct. 2025

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Start Date

31 oct. 2025

Duration

6 Months

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31 oct. 2025

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6 Months

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Duration

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Plan de cours

Master Certificate in Microsoft AI Engineering program delivers an in-depth AI curriculum that includes Python fundamentals, data science, machine learning, deep learning, as well as specialized topics like NLP and Generative AI. Students gain practical experience through hands-on projects, real-world case studies, industry-relevant insights, and expert sessions led by Microsoft professionals.

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Python for AI

Develop strong Python programming skills as the foundation for your AI and ML journey. Learn to build intelligent systems, implement algorithms, and manage data efficiently using Python.

Concepts Learned:

Python syntax, constructs, and IDE setup
Data types, operators, loops, and conditionals
Python functions and modular programming
Object-Oriented Programming (OOP) in Python
Threading and multithreading for efficiency

APTITUDES

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Python for AI

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Concepts Learned:

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Data types, operators, loops, and conditionals
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Object-Oriented Programming (OOP) in Python
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Python for AI

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Applied Data Science with Python

Master the end-to-end data science process, from data preparation to visualization. Gain practical expertise in Python libraries, hypothesis testing, and statistical modeling for business insights.

Concepts Learned:

Data science lifecycle and applications
Python for data science (NumPy, Pandas)
Linear algebra, statistics, and probability distributions
Hypothesis testing: Z-test, T-test, ANOVA
Data wrangling and preprocessing
Data visualization with Matplotlib, Seaborn, Plotly, and Bokeh

APTITUDES

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Applied Data Science with Python

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Concepts Learned:

Data science lifecycle and applications
Python for data science (NumPy, Pandas)
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Machine Learning using Python

Gain hands-on experience with supervised, unsupervised, and ensemble learning. Learn to build models, optimize pipelines, and implement ML solutions with TensorFlow, Keras, and PyTorch.

Concepts Learned:

Machine Learning fundamentals and pipeline
Supervised learning – regression and classification
Unsupervised learning – clustering and dimensionality reduction
Ensemble methods – bagging, boosting, stacking
Overfitting, underfitting, and performance evaluation
Recommendation system development

APTITUDES

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Machine Learning using Python

Gain hands-on experience with supervised, unsupervised, and ensemble learning. Learn to build models, optimize pipelines, and implement ML solutions with TensorFlow, Keras, and PyTorch.

Concepts Learned:

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Unsupervised learning – clustering and dimensionality reduction
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Concepts Learned:

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Unsupervised learning – clustering and dimensionality reduction
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Deep Learning Specialization

Advance into deep learning by exploring neural networks, CNNs, RNNs, transformers, and autoencoders. Learn to optimize models and apply them in vision, NLP, and real-world AI solutions.

Concepts Learned:

Deep learning vs. machine learning
Neural networks – forward & backward propagation
Hyperparameter tuning and interpretability
Convolutional Neural Networks (CNNs) for vision
Recurrent Neural Ninstructor
etworks (RNNs) for sequence data
Transfer learning and object detection
Autoencoders and representation learning

APTITUDES

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Advance into deep learning by exploring neural networks, CNNs, RNNs, transformers, and autoencoders. Learn to optimize models and apply them in vision, NLP, and real-world AI solutions.

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Neural networks – forward & backward propagation
Hyperparameter tuning and interpretability
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Hyperparameter tuning and interpretability
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Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)

Prepare for the Microsoft AI-900 certification by mastering Azure AI services. Learn cloud AI fundamentals, governance, and compliance while working with Microsoft’s cloud-based AI solutions.

Concepts Learned:

Azure cloud and AI service overview
AI workloads, tools, and resources in Azure
Managing costs, governance, and compliance
Security and regulatory frameworks in Azure

APTITUDES

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Managing costs, governance, and compliance
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Managing costs, governance, and compliance
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Microsoft Copilot Foundation

Learn how to design and build copilots using Microsoft Copilot Studio. Explore RAG-based copilots, prompt flow design, and grounding strategies to enhance AI-powered business tools.

Concepts Learned:

Copilot Studio interface and features
Bot creation, publishing, and performance analytics
Retrieval-Augmented Generation (RAG) copilots
Prompt flow design and model grounding

APTITUDES

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Microsoft Copilot Foundation

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Concepts Learned:

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Bot creation, publishing, and performance analytics
Retrieval-Augmented Generation (RAG) copilots
Prompt flow design and model grounding

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Bot creation, publishing, and performance analytics
Retrieval-Augmented Generation (RAG) copilots
Prompt flow design and model grounding

APTITUDES

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AI Engineer Capstone Project

Bring together your AI, ML, and deep learning skills in a real-world project. Solve industry problems, apply best practices, and showcase your portfolio to future employers.

Concepts Learned:

Industry-specific AI problem-solving
End-to-end design of AI/ML solutions
Capstone project development and presentation

APTITUDES

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AI Engineer Capstone Project

Bring together your AI, ML, and deep learning skills in a real-world project. Solve industry problems, apply best practices, and showcase your portfolio to future employers.

Concepts Learned:

Industry-specific AI problem-solving
End-to-end design of AI/ML solutions
Capstone project development and presentation

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Preuve de statut au Canada

Preuve de compétence en français

CV à jour

Deux pièces d’identité gouvernementales avec photo

Étape 3 : Payez les frais d’admission

50 $ demande + 150 $ inscription

Étape 4 : Soumettez votre formulaire d’admission

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Our financial partners offer loans and personalized support to local entrepreneurs and internationally trained professionals.
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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Préparation de portfolio

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Événements qui vous préparent à l'emploi

Au CTIM, nos programmes vont au-delà de la salle de classe. Nous créons des occasions de réseautage, de développement et d’embauche à travers divers événements axés sur la carrière :

Événements de réseautage intelligent
Des sessions ciblées pour vous connecter avec des pros du secteur et des entreprises qui recrutent.
Présentations menées par nos enseignants
Nos enseignants partagent leur propre réseau pour vous ouvrir à des opportunités concrètes.
Réseautage entre pairs
Échangez avec vos collègues et notre réseau d'anciens étudiantsd pour tisser des liens solides dans votre domaine.
Rencontrez les recruteurs
Participez à des événements exclusifs où les recruteurs viennent rencontrer, guider et embaucher les étudiants du CTIM.

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Plein feu sur nos enseignants

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.

Michel Chamoun

Analyste d'affaires et science des données

Michel est un développeur et consultant hautement qualifié, expert en IA, analyse de données et optimisation des processus. Au sein de l’équipe GenAI, il a conçu des preuves de concept exploitant les capacités de compréhension du langage naturel de chatGPT et a intégré des modules d’IA sur Microsoft Azure. Comme consultant en stratégie et opérations, il a conçu des algorithmes pour le profilage des accès utilisateurs.

Sami Islam

Architecte technique senior de cloud

Sami Islam possède plus de 10 ans d'expérience dans le secteur des technologies de l'information et du conseil, se spécialisant dans des solutions Cloud complètes. Grâce à son expertise en méthodologie Agile, il a dirigé de nombreux projets de transformation Cloud, y compris la migration, l'automatisation des pipelines CI/CD et les solutions d'entreposage de données. Sami détient plusieurs certifications, y compris Architecte Cloud Professionnel Google Cloud, Associé Architecte Solutions AWS et Certifications Azure.

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.

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 Ghasemi
Sénior scientifique de données
10 + années
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.
Michel Chamoun
Analyste d'affaires et science des données
5 années
Michel est un développeur et consultant hautement qualifié, expert en IA, analyse de données et optimisation des processus. Au sein de l’équipe GenAI, il a conçu des preuves de concept exploitant les capacités de compréhension du langage naturel de chatGPT et a intégré des modules d’IA sur Microsoft Azure. Comme consultant en stratégie et opérations, il a conçu des algorithmes pour le profilage des accès utilisateurs.
Sami Islam
Architecte technique senior de cloud
5 + années
Sami Islam possède plus de 10 ans d'expérience dans le secteur des technologies de l'information et du conseil, se spécialisant dans des solutions Cloud complètes. Grâce à son expertise en méthodologie Agile, il a dirigé de nombreux projets de transformation Cloud, y compris la migration, l'automatisation des pipelines CI/CD et les solutions d'entreposage de données. Sami détient plusieurs certifications, y compris Architecte Cloud Professionnel Google Cloud, Associé Architecte Solutions AWS et Certifications Azure.
Mojtaba Faramarzi
Scientifique de recherche appliquée
10 + années
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.

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