En bref
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
|---|---|
| Niveau d’études | Bac +3 |
| Rythme | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Durée | 1 an |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
Description
Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Lyon forme des experts capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle au service des entreprises.
Au cœur de cette formation professionnalisante, vous apprendrez à manipuler et analyser des données complexes, créer des modèles de machine learning et de deep learning, et développer des algorithmes de traitement du langage naturel et de vision par ordinateur.
Le programme couvre également la gestion de bases de données structurées, la programmation avancée en Python, et la conception d'API pour optimiser l'interaction avec les données massives.
Grâce à une pédagogie orientée projet et une approche DevOps, vous maîtriserez l'intégration de l'IA dans des applications complètes (front-end et back-end).
Cette formation débouche sur des métiers recherchés comme développeur en intelligence artificielle, data scientist, chef de projet IA, ou analyste de données, ouvrant l'accès aux secteurs du numérique, de la finance, de la santé et de l'industrie 4.
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Programme
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle et apprentissage automatique : algorithmes de base, réseaux de neurones, deep learning
- Science des données : collecte, traitement, visualisation et analyse des données massives
- Langages et outils de programmation pour IA et Data : Python, R, SQL, plateformes cloud et frameworks IA
- Projets appliqués et études de cas : développement de solutions IA pour des problématiques réelles, travail en équipes pluridisciplinaires
- Éthique, régulation et impact social de l'intelligence artificielle et des données
Objectifs de la formation
- Acquérir une maîtrise avancée des concepts et techniques d’intelligence artificielle appliquée aux données massives.
- Développer des compétences pratiques en programmation et en exploitation des outils de data science et machine learning.
- Savoir concevoir, entraîner et optimiser des modèles prédictifs pour résoudre des problématiques réelles.
- Comprendre et appliquer les principes d’éthique et de confidentialité liés à l’utilisation des données.
- Être capable de présenter et valoriser des résultats analytiques auprès d’équipes techniques et non-techniques.
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- 6 cours de Verdun Rambaud, Lyon 69000
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