Bachelor 1 - intelligence artificielle & data Ynov intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest

Description

Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest forme les futurs développeurs IA et spécialistes de la data en combinant programmation avancée, mathématiques appliquées et technologies émergentes. Au programme : maîtrise des langages Python, Java, R et SQL, développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning, traitement du Big Data et création de solutions d'automatisation intelligentes. Les étudiants acquièrent des compétences techniques solides en science des données (extraction, analyse, visualisation), en ingénierie IA (intégration de solutions, MLOps, conteneurisation) et en gouvernance des données (RGPD, éthique algorithmique). Cette formation professionnalisante, enrichie par des projets concrets et des stages en entreprise, prépare aux métiers en forte demande : développeur IA, data analyst, data engineer, développeur Machine Learning, ou encore chargé de projet data. Les diplômés rejoignent des start-ups innovantes, des grands groupes technologiques et des laboratoires de recherche, positionnés comme véritables "passeurs de technologie" capables d'adapter l'IA aux besoins stratégiques des organisations.

Programme

• Introduction à l'intelligence artificielle et aux fondamentaux des données : concepts clés, histoire et enjeux
• Programmation et outils pour l’IA : Python, bibliothèques (NumPy, Pandas, TensorFlow)
• Apprentissage automatique et apprentissage profond : méthodes, algorithmes supervisés et non supervisés
• Gestion et traitement des données : collecte, nettoyage, bases de données, data wrangling
• Applications pratiques de l’IA et projets : vision par ordinateur, traitement du langage naturel, cas d’usage industriels

Objectifs de la formation

• Appliquer les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et de la science des données à des projets concrets
• Concevoir et implémenter des modèles de machine learning pour analyser et interpréter des ensembles de données
• Utiliser des outils et langages de programmation spécialisés (Python, SQL, etc.) pour manipuler et visualiser les données
• Évaluer la performance des algorithmes et optimiser les solutions d’IA selon des critères mesurables
• Comprendre les enjeux éthiques liés à l’IA et intégrer ces principes dans la conception de systèmes intelligents