| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +3 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP |
Description
Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest forme des experts capables de transformer les données en solutions intelligentes.
Au programme : maîtrise des algorithmes de machine learning et deep learning, développement de modèles prédictifs, traitement et visualisation de big data, programmation Python et R, ainsi que l'implémentation de réseaux de neurones.
Les étudiants développent des compétences avancées en analyse statistique, conception d'architectures IA, optimisation d'algorithmes et déploiement de solutions en production.
Cette formation intensive prépare aux métiers d'ingénieur IA, data scientist, machine learning engineer et consultant en transformation digitale.
Les diplômés intègrent des secteurs variés : fintech, e-commerce, santé connectée, automotive ou recherche & développement, où ils pilotent des projets d'innovation technologique et contribuent à la révolution numérique des entreprises.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, logique floue
- Data science et traitement des données : collecte, nettoyage, analyse statistique, visualisation
- Développement et programmation : Python, bibliothèques d'IA (TensorFlow, PyTorch), algorithmie avancée
- Applications pratiques de l'IA : reconnaissance vocale, vision par ordinateur, systèmes recommandateurs
- Ethique, enjeux juridiques et gestion de projet en intelligence artificielle
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et des data sciences
- Concevoir et développer des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique
- Utiliser les outils et plateformes de traitement et d’analyse des données massives (Big Data)
- Acquérir les compétences en programmation pour l’implémentation de solutions IA et data
- Appliquer les bonnes pratiques d’éthique et de gouvernance des données dans les projets IA
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