Mastère 1 - expert en intelligence artificielle Ynov intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence

Description

Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence plonge les étudiants au cœur des technologies d'avenir à travers une approche pratique et professionnalisante. Cette première année de mastère consolide les fondamentaux avec l'algorithmie et développement pour maîtriser les structures de données complexes et architectures logicielles, la Data Science pour collecter, traiter et analyser des jeux de données massifs, le Machine Learning supervisé et non supervisé pour construire des modèles prédictifs performants, ainsi que les outils ETL et gestion de projet IT pour piloter efficacement le cycle de vie des données. Les étudiants développent une expertise technique en Python, TensorFlow, PyTorch et maîtrisent les enjeux du data engineering et de l'analyse prédictive. Cette formation forme des ingénieurs en science des données, data scientists, machine learning engineers et consultants IA recherchés par tous les secteurs, avec un taux d'insertion de 92% et un salaire moyen de 33 303€ à la sortie.

Programme

• Fondamentaux de l’Intelligence Artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
• Mathématiques et statistiques appliquées : algèbre linéaire, probabilités, méthodes statistiques pour l’IA
• Développement et déploiement d’algorithmes : programmation en Python, frameworks IA (TensorFlow, PyTorch), optimisation
• Data Engineering et gestion de données : bases de données, big data, nettoyage et préparation des données
• Applications avancées et projets tutorés : vision par ordinateur, IA éthique, cas d’usage industriels et innovation

Objectifs de la formation

• Concevoir, déployer et optimiser des modèles avancés d'intelligence artificielle adaptés à des problématiques réelles.
• Maîtriser les algorithmes d’apprentissage automatique, deep learning et traitement du langage naturel pour extraire des insights pertinents des données massives.
• Analyser et prétraiter efficacement des ensembles de données structurées et non structurées pour assurer la qualité des modèles prédictifs.
• Intégrer des solutions d’IA dans des architectures informatiques complexes en garantissant la performance et la scalabilité.
• Évaluer les impacts éthiques, légaux et sociétaux de l’intelligence artificielle et appliquer les bonnes pratiques pour un développement responsable.