| 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 2025 d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Nantes forme des spécialistes capables de concevoir, développer et déployer des solutions IA innovantes.
Cette première année de mastère vous plonge dans les fondamentaux avec les mathématiques pour l'IA, les techniques de Machine Learning avancées, le traitement du langage naturel (NLP) et la gestion de projets IT.
Grâce à une pédagogie 100% active basée sur le "Learning by Doing", vous développerez des compétences en algorithmie, data science et ingénierie des données à travers des projets concrets et des hackathons.
Cette formation par l'action vous prépare aux métiers en pleine expansion : Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Expert en NLP ou Consultant en IA, dans un secteur qui affiche +30% d'offres d'emploi par an et un salaire moyen de 37 609€.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et Machine Learning : algorithmes, modélisation, optimisation
- Deep Learning et réseaux de neurones : architectures, frameworks, applications avancées
- Data Engineering et Big Data : collecte, traitement, stockage et exploitation des données massives
- Ethique, réglementation et impact sociétal de l’IA : enjeux, responsabilité, cadre légal
- Projets pratiques et stages en entreprise : conception, développement et déploiement de solutions IA
Objectifs de la formation
- Développer une expertise avancée en algorithmes et modèles d’intelligence artificielle pour résoudre des problématiques complexes.
- Maîtriser les techniques d’analyse et de traitement des données massives (big data) et extraire des insights pertinents.
- Concevoir, entraîner et évaluer des systèmes d’apprentissage automatique et profond pour des applications concrètes.
- Intégrer les enjeux éthiques et réglementaires dans la conception de solutions IA responsables.
- Déployer des projets innovants en intelligence artificielle en maîtrisant les outils et plateformes technologiques actuels.
