La formation EPITA IA Institut est née de la volonté de l’EPITA de lancer une formation des métiers de demain centrée sur la IA et la DATA Engineering. Cette formation pluridisciplinaire et d’excellence bénéfice de 35 ans d’expérience d’EPITA dans le numérique et permettra de répondre aux enjeux sociétaux de demain par son approche interdisciplinaire : éthique, géopolitique, économique, droit, ODD….
Cette formation voulant être ouverte à l’internationale, 80 % des enseignements auront lieux en anglais.
Le programme de formation de l’EPITA IA Institut est structuré en 2 cycles de 3 ans :
Le 1er Cycle de 3 ans est consacré à la découverte, la compréhension, et la pratique de l’IA et des Data, ainsi qu’à l’intégration d’une grande partie des connaissances scientifiques et économiques qui les sous-tendent, et la prise de conscience des enjeux humains et sociétaux qui lui sont liés.
Un ensemble de Majeures et de Mineures dès le 1er cycle (en semestre 4 et 5) permettra de préparer son orientation pour le deuxième cycle.
Des stages de 2 à 4 mois en fin de 1re et 2e Année permettent une mise en pratique en entreprise des notions apprises.
Le 2ème cycle, de 3 ans, est constitué de la combinaison de la poursuite d’une formation spécifique à l’IA et aux Data associée à une formation Grande Ecole de l’une des écoles partenaires : L’EPITA et l’ESME, grandes écoles d’ingénieurs, et l’ISG, grande école de management.
La formation est de ce fait sanctionnée d’un diplôme de Master of Engineering (M.Eng.) de l’EPITA IA Institut et d’un diplôme d’ingénieur ou de management, visé par l’Etat et valant grade de master, selon la Grande Ecole choisie.
Les 3 derniers semestres de ce cycle se déroulent sur un rythme alterné école-entreprise pour préparer au mieux l’intégration en entreprise.
Concepts enseignés
- Compréhension et pratique de l’IA
- Intégration des connaissances scientifiques et économiques
- Prise en compte des enjeux humains et sociétaux.
Lien entre la formation et l'IA :
Approche de la formation :
Thèmes abordés :
Informations complémentaires :
Compréhension et pratique de l'IA
Intégration des connaissances scientifiques et économiques
Prise en compte des enjeux humains et sociétaux.
Débouchés :
Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, AI Project Manager..
