| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Titre certifié niveau 7 Ingénieur en Intelligence Artificielle proposé par DataScientest forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA avancés. Cette formation de 875 heures combine machine learning, deep learning et MLOps pour maîtriser l'ensemble du processus : de l'élaboration d'algorithmes prédictifs à leur mise en production, en passant par la manipulation de données massives et l'automatisation des modèles sur le Cloud. Les apprenants développent des compétences techniques pointues en développement d'APIs, conteneurisation et architecture de données, tout en acquérant une vision stratégique du pilotage de projets IA. Le cursus intègre un projet fil rouge d'entreprise pour garantir l'opérationnalité immédiate des diplômés. Les débouchés incluent des postes d'Ingénieur en Intelligence Artificielle, Machine Learning Engineer, Chef de projet IA, Data Engineer ou Développeur spécialiste IA, permettant d'évoluer dans des secteurs innovants nécessitant l'automatisation intelligente et la prise de décision basée sur les données.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, reinforcement learning
- Mathématiques pour l'IA : algèbre linéaire, probabilités, statistiques appliquées
- Programmation avancée et outils : Python, bibliothèques AI (TensorFlow, PyTorch), gestion de données
- Modèles et architectures avancées : réseaux de neurones profonds, NLP, vision par ordinateur
- Projets appliqués et éthique de l'IA : mise en œuvre de cas réels, responsabilité et enjeux sociétaux
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques avancées de machine learning, deep learning et intelligence artificielle pour concevoir et déployer des solutions opérationnelles.
- Être capable de piloter un projet d’intelligence artificielle, incluant l’élaboration du cahier des charges, la gestion budgétaire et le management d’équipe.
- Développer et automatiser des pipelines de traitement des données, de l’extraction à la production en environnement cloud.
- Appliquer des compétences en programmation, déploiement d’API et utilisation des outils DevOps spécifiques à l’IA.
- Valider ses acquis via la réalisation d’un projet fil rouge, garantissant une expertise prête à l’emploi dans le secteur industriel.
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