Bachelor 1 - intelligence artificielle & data Ynov intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence

Description

Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Aix-en-Provence pose les fondations d'une expertise technologique d'avenir en initiant les étudiants aux domaines révolutionnaires de l'IA et du traitement des données. Cette première année du cursus développe les compétences fondamentales en programmation (Python, Java, SQL), en mathématiques appliquées et en algorithmique, tout en introduisant les concepts essentiels du machine learning et de la science des données. Les étudiants apprennent à collecter, structurer et analyser des données massives, à créer leurs premiers modèles prédictifs et à maîtriser les outils de visualisation de données. Grâce à une pédagogie par projets concrets et une approche professionnalisante, ils développent également les compétences transversales indispensables : gestion de projet, communication technique et sensibilisation aux enjeux éthiques de l'IA. Cette formation ouvre la voie vers les métiers stratégiques de développeur IA, data analyst, data engineer ou chef de projet data, répondant à la forte demande des entreprises pour ces profils polyvalents capables d'exploiter l'intelligence artificielle au service de la performance business.

Programme

• Fondamentaux de l’intelligence artificielle : concepts clés, historique et applications
• Mathématiques et statistiques pour la data science : probabilités, algèbre linéaire, analyse de données
• Programmation et outils pour l’IA : Python, bibliothèques (TensorFlow, scikit-learn), développement de modèles
• Data management et bases de données : collecte, stockage, manipulation et nettoyage des données
• Projets pratiques et cas d’usage : implémentation d’algorithmes, résolution de problèmes réels, travail en équipe

Objectifs de la formation

• Maîtriser les fondamentaux de la science des données : extraction, analyse et interprétation par des outils statistiques et d’apprentissage automatique.
• Développer et optimiser des modèles d’Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning) pour des applications concrètes telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
• Intégrer des solutions IA dans des systèmes logiciels via des outils de développement, conteneurisation (Docker, Kubernetes) et automatisation des déploiements (MLOps).
• Appliquer les principes d’éthique et de gouvernance des données, incluant le respect des normes RGPD, la réduction des biais algorithmiques et la responsabilité environnementale.
• Acquérir une expérience professionnelle significative grâce à l’alternance et aux projets pratiques assurant une transition réussie vers les métiers de l’IA.