Bachelor 1 - intelligence artificielle & data Ynov intelligence Artificielle & Data - Montpellier

Description

Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Montpellier pose les fondations indispensables à votre future expertise en IA. Au programme : maîtrise des langages de programmation essentiels (Python, Java, SQL), apprentissage des mathématiques appliquées aux données et acquisition des bases algorithmiques. Vous développez des compétences en gestion de bases de données, administration système et visualisation de données tout en vous initiant aux statistiques et à l'analyse de données. Cette première année privilégie l'approche pratique avec des projets concrets qui vous familiarisent avec l'écosystème technologique de l'IA. Complétées par des enseignements en communication professionnelle et anglais technique, ces bases solides vous préparent à évoluer vers des métiers de développeur IA junior, data analyst ou assistant data scientist, tout en vous ouvrant la voie vers une spécialisation approfondie en intelligence artificielle et machine learning lors des années suivantes.

Programme

• Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, algorithmes de classification et de régression
• Data Science et traitement des données : collecte, nettoyage, analyse exploratoire, visualisation et manipulation de données
• Programmation et outils IA/Data : Python, bibliothèques spécialisées (TensorFlow, Scikit-learn), utilisation des bases de données
• Mathématiques pour l'IA : statistiques, probabilités, algèbre linéaire appliquées à la modélisation informatique
• Projets pratiques et éthique de l'IA : développement de cas réels, travail collaboratif, enjeux éthiques et réglementaires

Objectifs de la formation

• Comprendre les concepts clés et les algorithmes fondamentaux de l’intelligence artificielle et du machine learning
• Maîtriser la collecte, le traitement et l’analyse de données massives (Big Data) pour en extraire des insights pertinents
• Développer des modèles prédictifs et des solutions d’IA adaptées aux problématiques réelles des entreprises
• Utiliser des outils et langages de programmation spécifiques à la data science et à l’intelligence artificielle (Python, SQL, etc.)
• Appliquer les bonnes pratiques en matière d’éthique, de gestion des données personnelles et de cybersécurité