Mastère 1 - lead developer ia Ecole PMN - Lille

Description

Le Mastère 1 - Lead Developer IA proposé par l'École PMN - Lille forme des spécialistes capables de concevoir, développer et piloter des projets d'intelligence artificielle innovants. Au programme : maîtrise avancée des algorithmes de machine learning et deep learning, développement d'applications IA avec Python et TensorFlow, gestion de données massives et architectures cloud, ainsi que la conduite d'équipes techniques. Les étudiants acquièrent une expertise opérationnelle en traitement du langage naturel, vision par ordinateur, et développement d'IA conversationnelle, complétée par des compétences managériales essentielles pour diriger des projets technologiques complexes. Cette formation prépare les diplômés à devenir Lead Developer IA, Architecte solutions IA, Chef de projet IA ou CTO dans les entreprises tech, répondant aux besoins croissants du marché de l'intelligence artificielle et de la transformation numérique des entreprises.

Programme

• Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et machine learning
  • Algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé
  • Réseaux de neurones et deep learning
• Architecture et développement d’applications IA
  • Conception orientée services et microservices
  • API, intégration et déploiement continu
• Data engineering et gestion des données massives
  • Pipeline de données, bases NoSQL et SQL
  • Traitement en temps réel et batch
• Ethique, sécurité et réglementation en IA
  • Confidentialité des données
  • Biais algorithmique et responsabilité
• Management de projets IA et leadership technique
  • Gestion d’équipe et coordination multi-disciplinaire
  • Méthodologies agiles et conduite du changement

Objectifs de la formation

• Développer et déployer des modèles d’intelligence artificielle avancés adaptés aux besoins métiers.
• Maîtriser les architectures et frameworks essentiels pour le développement IA à grande échelle.
• Concevoir des solutions IA intégrées garantissant performance, scalabilité et sécurité.
• Manager des projets IA en utilisant des méthodes agiles et coordonner des équipes techniques pluridisciplinaires.
• Analyser les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’implémentation de l’intelligence artificielle.