| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Bordeaux plonge les étudiants au cœur des technologies d'avenir à travers une approche 100% pratique. Cette première année de formation délivre les fondamentaux essentiels : algorithmie et développement pour maîtriser les structures de données avancées et l'architecture logicielle robuste, data science complète incluant la collecte, le traitement et la visualisation de données massives avec Python, SQL et Power BI, ainsi que le machine learning supervisé et non supervisé avec les frameworks TensorFlow et Scikit-learn. Les étudiants développent également leurs compétences en gestion de projet IT et outils ETL pour orchestrer le cycle de vie complet de la donnée. Grâce à la pédagogie par projets concrets, hackathons IA et alternance possible, cette formation prépare directement aux métiers de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA et Consultant IA & Data, des profils très recherchés dans un secteur en croissance de +30% par an.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle et mathématiques pour l'IA : algèbre, probabilités, statistiques et optimisation
- Ingénierie des données : collecte, traitement, exploration et visualisation de données massives
- Apprentissage automatique et deep learning : techniques supervisées, non supervisées, réseaux de neurones et architectures avancées
- Développement et déploiement de projets IA : conception, intégration d'algorithmes, utilisation d'outils et industrialisation
- Enjeux éthiques, juridiques et stratégiques liés à l'IA : gouvernance, responsabilité, impact sociétal et innovation
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes et modèles avancés de machine learning et deep learning
- Concevoir et déployer des systèmes d’intelligence artificielle adaptés aux besoins métiers
- Analyser, nettoyer et exploiter des données massives pour extraire des insights pertinents
- Utiliser des outils et langages spécialisés (Python, TensorFlow, PyTorch) pour le développement IA
- Évaluer les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’implémentation de solutions IA