| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Rentrée décalée | Févr. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps partiel |
| Modalité | À distance |
| Prix | 3600 € |
Description
L'objectif est de vous former au métier d’Ingénieur Machine Learning, dont les compétences sont très recherchées sur le marché de l'emploi. L’Ingénieur Machine Learning est un Data Scientist spécialisé dans les algorithmes d’apprentissage automatiques, permettant de traiter des données volumineuses et de différentes natures. Au sein d’une équipe data, vous serez en charge de répondre à des problématiques de modélisation mathématiques à l’aide d’algorithmes adaptés. Pour cela, vous choisirez le modèle le plus performant, parmi votre palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning).
Programme
- Fondamentaux du Machine Learning : statistiques, algorithmes de base, mathématiques appliquées
- Techniques avancées de Machine Learning : Deep Learning, réseaux de neurones, NLP, vision par ordinateur
- Ingénierie des données : collecte, traitement, nettoyage et gestion des données massives
- Déploiement et mise en production : architecture IA, intégration continue, éthique et conformité
- Projet professionnel et communication : gestion de projet IA, rédaction scientifique, présentation et valorisation des résultats
Objectifs de la formation
- Programmer et implémenter des algorithmes de Machine Learning adaptés à des problématiques variées.
- Entraîner, optimiser et évaluer des réseaux de neurones profonds (Deep Learning) sur des données complexes.
- Modéliser des données diversifiées, incluant des images, des textes et des données volumineuses.
- Définir et ajuster des modèles mathématiques pertinents pour répondre aux besoins métier spécifiques.
- Conduire un projet complet de recherche appliquée, depuis la preuve de concept (POC) jusqu’à la validation opérationnelle.
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