| Niveau requis | Bac+2 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +3 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| 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 Bachelor 3 Intelligence Artificielle & Data proposé par Ynov Intelligence Artificielle & Data - Nantes forme des experts opérationnels capables de concevoir, développer et déployer des solutions d'IA au service de la performance des entreprises. Les étudiants y maîtrisent la manipulation et l'analyse de volumes massifs de données, créent des modèles de Machine Learning et Deep Learning, et intègrent l'intelligence artificielle au sein d'applications complètes dans une logique DevOps. La formation développe des compétences avancées en science des données, modélisation prédictive, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, ainsi qu'en ingénierie logicielle avec les outils de conteneurisation et d'automatisation (Docker, Kubernetes, MLOps). Les diplômés accèdent aux métiers de développeur en intelligence artificielle, data scientist, ingénieur en IA ou analyste de données, dans des secteurs en forte croissance comme la tech, la finance, la santé et l'industrie 4.0.
Thématiques abordées
- Mathématiques appliquées et statistiques pour l'intelligence artificielle
- Programmation en Python, machine learning et deep learning
- Data engineering : collecte, nettoyage et gestion des données
- Intelligence artificielle : modèles prédictifs, NLP, vision par ordinateur
- Projets pratiques et applications industrielles de l'IA et de la data
Objectifs de la formation
- Maîtriser les techniques d'extraction, d'analyse et d'interprétation de données volumineuses (Big Data) avec des outils avancés.
- Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle appliqués au Machine Learning et Deep Learning pour des usages concrets.
- Intégrer des solutions IA dans des systèmes informatiques, en utilisant des méthodes modernes de déploiement (MLOps, conteneurisation).
- Appréhender les enjeux éthiques, réglementaires (RGPD, biais algorithmiques) et environnementaux liés à l'IA et à la manipulation des données.
- Concevoir et déployer des bases de données structurées ainsi que des interfaces web et mobiles adaptées à la gestion et à la valorisation des données.
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