Mastère 1 - Data & Intelligence Artificielle - École Hexagone - Versailles
Versailles 78000
| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d’études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l’école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 8000 € |
Description
Le Mastère 1 Data & Intelligence Artificielle initie aux fondamentaux de la data science et de l’IA. Le programme aborde les bases en mathématiques appliquées, en bases de données, en machine learning et en modèles d’apprentissage, tout en introduisant les premiers projets en analyse de données et en intelligence artificielle. L’objectif est de développer une solide culture technique et analytique autour de la donnée et des systèmes intelligents.
Thématiques abordées
- Maîtriser les fondamentaux de l’intelligence artificielle : comprendre les principes de l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
- Acquérir les bases mathématiques indispensables à l’IA : algèbre linéaire, statistiques et probabilités appliquées à la modélisation des données.
- Développer des compétences avancées en machine learning : réseaux de neurones, deep learning et traitement automatique du langage naturel (NLP).
- Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle à l’aide de Python et des principaux frameworks tels que TensorFlow et PyTorch.
- Appréhender les enjeux éthiques, réglementaires et sociétaux de l’IA afin de développer des solutions responsables et conformes aux bonnes pratiques du secteur.
Objectifs de la formation
- Comprendre et mettre en œuvre les principaux algorithmes d’intelligence artificielle et de machine learning pour répondre à des problématiques complexes.
- Développer des modèles prédictifs performants à partir de données réelles afin d’aider à la prise de décision.
- Intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans des systèmes informatiques pour automatiser et optimiser des processus métier.
- Analyser, traiter et interpréter des données complexes à l’aide des outils et méthodes de la data science.
- Évaluer les enjeux éthiques, réglementaires et sociétaux de l’intelligence artificielle afin de concevoir des solutions responsables et conformes aux normes en vigueur.
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