Certificat de spécialisation Intelligence Artificielle en Santé
Code diplôme/certificat: CS10300A-PAR
- 20 crédits
Niveau d'entrée
- Sans niveau spécifique
Niveau de sortie
- Sans niveau spécifique
Responsable(s)
Mounia N. HOCINE
Public, conditions d’accès et prérequis
Objectifs
Maitriser les techniques de computer vision et d’architecture de base de données
• Maîtriser les outils de machine learning et de clustering
• Comprendre les enjeux juridiques et éthiques liés au traitement des données de santé
• Appréhender les différentes tâches du processus décisionnel en détection des épidémies ou réactions indésirables, dépistage des anomalies, prévention des risques sanitaires
• Acquérir les connaissances nécessaires pour anticiper les différentes sources d’incertitude
• Acquérir des compétences en communication et en valorisation des résultats
Mentions officielles
Intitulé officiel figurant sur le diplôme : Certificat de spécialisation Intelligence Artificielle en Santé
Code(s) NSF : -
Code(s) ROME : Études et prospectives socio-économiques (M1403) - Recherche en sciences de l univers, de la matière et du vivant (K2402)
Modalités d'évaluation
• La validation du certificat dans sa globalité est conditionnée par une soutenance d’un projet final
Description
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Compétences
• Avoir une vision d’ensemble sur les attentes des décideurs de la science des données dans le domaine de la santé
• Acquérir une rigueur dans le choix des outils d’IA à déployer pour une utilisation responsable et appropriée
• Savoir traduire les résultats des analyses en des outils visuels et opérationnels à la portée des utilisateurs et leur apporter conseil sur les futurs protocoles de collecte et d’analyse des données
Voir aussi
Les diplomes et les stages préparant aux métiers :
Les UE, les diplomes et les stages dans les domaines :
Contact
Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
-
Cnam Entreprises Paris
- Année 2024 / 2025 : Package
Code diplôme/certificat: CS10300A-PAR
- 20 crédits
Niveau d'entrée
- Sans niveau spécifique
Niveau de sortie
- Sans niveau spécifique
Responsable(s)
Mounia N. HOCINE