| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data de Ynov Intelligence Artificielle & Data - Rennes pose les fondations solides d'une expertise technique recherchée dans le domaine en pleine expansion de l'IA.
Cette première année initie les étudiants aux fondamentaux de la programmation (notamment Python), à la gestion et structuration des bases de données, aux algorithmes avancés et aux outils de traitement des données.
Grâce à une pédagogie orientée projets concrets combinant cours théoriques, travaux pratiques et missions en entreprise, les apprenants développent progressivement leur capacité d'analyse et leurs compétences en résolution de problèmes complexes.
Cette approche immersive prépare efficacement nos diplômés à devenir des développeurs IA, data analysts, développeurs machine learning ou chargés de projet data, répondant ainsi aux besoins croissants des entreprises qui recherchent des profils hybrides capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle performantes.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : introduction aux concepts clés, algorithmes de base, apprentissage automatique
- Programmation et développement : Python, bibliothèques pour IA, développement d'applications data-driven
- Gestion et traitement des données : bases de données, nettoyage des données, analyse statistique et visualisation
- Machine learning avancé : réseaux de neurones, deep learning, projets pratiques d'implémentation
- Aspects éthiques et réglementaires : enjeux de l'IA, protection des données, cadres légaux et responsabilité
Objectifs de la formation
- Acquérir les bases de la programmation et des algorithmes appliqués à l'intelligence artificielle
- Comprendre les principes et méthodes de collecte, traitement et analyse des données massives (Big Data)
- Maîtriser les techniques fondamentales de machine learning et d’apprentissage supervisé
- Appliquer des outils de visualisation et d’interprétation des données pour soutenir la prise de décision
- Développer une approche critique et éthique dans la conception de solutions IA et data-driven