Connaissances théoriques approfondies : Une maîtrise des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et d’autres domaines connexes.
Analyse et résolution de problèmes : Capacité à analyser des problèmes complexes liés à l’intelligence artificielle et à proposer des solutions appropriées.
Programmation : Compétences en programmation pour la mise en œuvre de systèmes d’intelligence artificielle et d’algorithmes d’apprentissage automatique.
Gestion des données : Savoir traiter, gérer et manipuler efficacement de grandes quantités de données pour les tâches d’intelligence artificielle.
Méthodologies de recherche : Connaissance des méthodes de recherche et de développement pour améliorer et évaluer les systèmes d’intelligence artificielle.
Apprentissage automatique : Capacité à appliquer diverses techniques d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels.
Traitement du langage naturel (NLP) : Compréhension des méthodes de traitement du langage naturel pour permettre aux machines de comprendre et de générer un langage humain.
Systèmes experts : Connaissance des systèmes experts et de la logique symbolique pour résoudre des problèmes complexes.
Éthique de l’IA : Prise de conscience des implications éthiques de l’utilisation de l’intelligence artificielle et de la responsabilité sociale en tant qu’ingénieur en intelligence artificielle.
Applications pratiques : Capacité à appliquer les compétences en intelligence artificielle pour résoudre des problèmes dans des domaines spécifiques tels que la santé, les transports, la finance, etc.
