Mastère 2 - lead developer ia (hybride) Ecole PMN – Paris La Défense

Description

Le Mastère 2 - Lead Developer IA (Hybride) de l'Ecole PMN – Paris La Défense forme des professionnels capables d'élaborer des solutions mettant en œuvre des processus décisionnels complexes basés sur l'intelligence artificielle.

Ce programme intensif d'une année combine apports théoriques, études de cas et projets de mise en situation, incluant la certification officielle Apache Spark.

Les étudiants développent une expertise approfondie dans la conception, le développement et le déploiement de solutions d'IA avancées : manipulation de données massives, création d'algorithmes et de modèles complexes, développement de modèles prédictifs et mise en œuvre de systèmes d'IA à la pointe de la technologie.

Cette formation prépare aux métiers de Lead Developer et de concepteur d'IA, des visionnaires qui repoussent les limites du machine learning et créent des solutions innovantes dans des secteurs variés comme la santé, la finance, la logistique ou la robotique, répondant ainsi au besoin croissant de professionnels spécialisés dans ce domaine en pleine expansion.

Programme

• Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle et Machine Learning : algorithmes, modèles supervisés/non supervisés, deep learning
• Architecture et développement logiciel pour solutions IA : microservices, API, cloud computing, CI/CD
• Data engineering et gestion des données : collecte, nettoyage, transformation, bases de données et data lakes
• Ethique, sécurité et réglementation de l’IA : biais algorithmiques, protection des données, conformité RGPD
• Projet professionnel et leadership technique : gestion d’équipe, conduite de projet IA, veille technologique

Objectifs de la formation

• Maîtriser les architectures et algorithmes avancés en intelligence artificielle pour concevoir des solutions innovantes.
• Développer et déployer des applications IA hybrides en combinant cloud, edge computing et data centers privés.
• Diriger des équipes techniques et gérer des projets complexes d’implémentation IA selon les bonnes pratiques Agile.
• Assurer la conformité éthique et réglementaire des systèmes IA tout en optimisant leur performance.
• Intégrer et personnaliser des modèles d’apprentissage profond pour répondre précisément aux besoins métiers.