| Rentrée décalée | Févr. 2026 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 1950 € |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI, ERASMUS+ |
Description
- Déploiement responsable du deep learning
- Prise de décision basée sur les données
- Méthodes actuelles de l'apprentissage profond
- Algorithmes de machine learning classiques
- Éthique, biais et limitations du machine learning
- Introduction aux réseaux de neurones
Thématiques abordées
- Introduction à l’intelligence artificielle et aux fondamentaux de la data
- Machine learning : concepts, algorithmes et applications pratiques
- Data engineering : collecte, traitement et gestion des données
- Deep learning et réseaux de neurones : techniques avancées
- Éthique, réglementation et impact sociétal de l’IA et de la data
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes clés de l'intelligence artificielle et de la data science appliqués aux enjeux métiers
- Développer des compétences pratiques en manipulation, analyse et visualisation de données
- Maîtriser l'utilisation d'outils et technologies IA pour concevoir des solutions innovantes
- Appliquer des méthodes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes
- Évaluer l’impact éthique et stratégique des projets IA dans un contexte professionnel
Découvrir l’établissement
Voir l’établissement