Bachelor 3 - intelligence artificielle & data Ynov intelligence Artificielle & Data - Montpellier

Description

Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Montpellier forme les experts de demain capables de concevoir, développer et déployer des solutions IA au service de la performance des entreprises. Au programme : manipulation et structuration de bases de données massives, développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning, traitement du langage naturel (NLP) et vision par ordinateur, déploiement de solutions algorithmiques avec les technologies DevOps (Docker, Kubernetes), et maîtrise du Big Data pour l'extraction d'insights pertinents. Les étudiants développent une expertise complète en science des données, programmation avancée Python, data visualisation et MLOps, tout en intégrant les enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, IA Act). Cette formation professionnalisante, avec ses projets concrets et son approche immersive, prépare directement aux métiers stratégiques : Développeur IA, Data Scientist, Développeur Machine Learning, Chargé de Projet Data, Spécialiste en NLP ou Développeur Vision par Ordinateur, répondant aux besoins croissants des start-ups, grands groupes et laboratoires de recherche dans la transformation numérique.

Programme

• Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
• Data science et analyse de données : statistiques, visualisation, nettoyage et préparation des données
• Programmation et outils : Python, librairies IA (TensorFlow, Scikit-learn), bases de données
• Projets appliqués et cas d'usage : développement de modèles IA, mise en œuvre de solutions data-driven
• Éthique, réglementation et enjeux sociétaux liés à l'intelligence artificielle et aux données

Objectifs de la formation

• Maîtriser les concepts clés et les algorithmes fondamentaux de l’intelligence artificielle et de la data science.
• Appliquer des techniques avancées de traitement et d’analyse de données massives pour extraire des insights pertinents.
• Développer et déployer des modèles prédictifs efficaces en utilisant des outils et langages spécialisés.
• Concevoir des systèmes intelligents intégrant apprentissage automatique, deep learning et traitement du langage naturel.
• Évaluer la performance des modèles et assurer leur maintien en conditions opérationnelles en contexte professionnel.