| 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 - Lyon forme les futurs architectes de l'IA moderne.
Au cœur du programme : maîtrise des mathématiques pour l'IA, techniques de Machine Learning avancées, traitement du langage naturel (NLP) et gestion de projets IT.
Les étudiants développent des compétences techniques pointues en algorithmie et data science, tout en acquérant des savoir-faire essentiels en modélisation statistique, analyse exploratoire de données massives et optimisation d'algorithmes.
Grâce à une pédagogie 100% active basée sur des projets concrets, hackathons IA et défis techniques, les diplômés évoluent vers des postes stratégiques : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Expert en NLP ou Consultant en IA.
Cette première année du mastère, certifiée par un titre RNCP de niveau 7, prépare des professionnels immédiatement opérationnels, capables de concevoir, entraîner et déployer des modèles intelligents pour révolutionner les entreprises de tous secteurs.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : algorithmes, mathématiques appliquées, programmation (Python, TensorFlow)
- Apprentissage automatique et profond : techniques supervisées, non supervisées, renforcement, réseaux de neurones avancés
- Data Engineering & Big Data : collecte, stockage, traitement de données massives, architectes de données
- Applications sectorielles de l'IA : vision par ordinateur, traitement du langage naturel, robotique, IA en santé et finance
- Projet professionnel et éthique : création d’un projet IA complet, enjeux éthiques et réglementaires, communication scientifique
Objectifs de la formation
- Comprendre et appliquer les algorithmes avancés d’apprentissage automatique et profond
- Concevoir et déployer des solutions d’intelligence artificielle adaptées à des cas d’usage réels
- Maîtriser les outils de collecte, traitement et analyse de données massives
- Évaluer les performances et optimiser les modèles d’IA en fonction de critères opérationnels
- Intégrer les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’intelligence artificielle dans la conception des systèmes
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