| 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 | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence plonge les étudiants au cœur de l'IA moderne à travers un programme technique exigeant.
Cette première année de mastère développe une expertise complète : algorithmie avancée et ingénierie des données, techniques de machine learning, traitement du langage naturel (NLP), mathématiques pour l'IA et méthodologies de tests.
La pédagogie 100% active s'appuie sur des projets concrets, des hackathons et des Ydays immersifs pour maîtriser les outils professionnels (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face).
Les étudiants développent des compétences critiques en analyse exploratoire de données, modélisation statistique et développement de solutions d'IA performantes.
Cette formation forge des Data Scientists, Machine Learning Engineers, Ingénieurs IA et Consultants IA & Data immédiatement opérationnels, capables de concevoir des modèles intelligents puissants et de piloter des projets d'innovation technologique dans tous les secteurs en pleine transformation digitale.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, deep learning
- Data science avancée : traitement et analyse de données massives, outils statistiques, visualisation
- Conception et développement d’algorithmes IA : programmation Python, optimisation, déploiement
- Ethique, impacts sociétaux et réglementation de l’intelligence artificielle
- Projets pratiques et études de cas : applications industrielles, innovation et prototypage
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes et techniques avancées d’intelligence artificielle pour concevoir des solutions innovantes
- Développer des compétences en analyse et traitement de grandes bases de données (Big Data)
- Évaluer et optimiser les performances de modèles d’apprentissage automatique (machine learning)
- Intégrer des solutions IA dans des environnements industriels et métiers spécifiques
- Appliquer les principes éthiques et réglementaires liés à l’intelligence artificielle dans les projets professionnels
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