Mastère 1 - expert en intelligence artificielle (2025) Ynov Intelligence Artificielle & Data - Connect

Description

Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle proposé par Ynov Intelligence Artificielle & Data - Connect forme les professionnels de demain aux technologies d'IA les plus avancées.

Ce programme de haut niveau développe une expertise complète à travers l'apprentissage du deep learning, du traitement du langage naturel (NLP), des techniques de machine learning avancées et des mathématiques pour l'IA.

Les étudiants maîtrisent l'algorithmie et l'ingénierie des données, la gestion de projets IT et les méthodologies de tests, tout en développant leurs compétences en analyse exploratoire de données et modélisation statistique.

Cette formation par projets concrets et alternance prépare directement aux métiers stratégiques : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Expert en NLP ou Consultant IA & Data.

Sanctionné par un titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État, ce mastère garantit une employabilité immédiate dans un secteur en croissance de +30% par an, où les entreprises s'arrachent ces profils experts capables de concevoir, déployer et piloter des solutions d'intelligence artificielle innovantes.

Programme

• Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé, réseaux de neurones
• Data engineering et traitement des données massives : collecte, nettoyage, stockage et gestion des données
• Modèles avancés et deep learning : CNN, RNN, transformers, NLP et vision par ordinateur
• Déploiement et production d'IA : MLOps, gestion des pipelines, éthique et régulation
• Projets appliqués et cas d’usage industriels : conception, implémentation et analyse de solutions IA

Objectifs de la formation

• Concevoir et implémenter des modèles d’intelligence artificielle adaptés à des problématiques complexes.
• Analyser et exploiter de grandes quantités de données pour en extraire des informations pertinentes et décisionnelles.
• Maîtriser les algorithmes avancés de machine learning et deep learning pour optimiser la performance des systèmes IA.
• Développer des applications intelligentes intégrant des techniques de traitement automatique du langage naturel et de vision par ordinateur.
• Appliquer les principes éthiques et réglementaires dans la conception et le déploiement de solutions IA.