Bachelor 3 - intelligence artificielle & data Ynov intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest

Description

Le Bachelor 3 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest forme des experts opérationnels capables de concevoir et déployer des solutions d'intelligence artificielle 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, programmation avancée en Python, traitement du Big Data et création de modèles prédictifs. Les étudiants acquièrent des compétences transversales en science des données, développement d'algorithmes intelligents, intégration de solutions IA dans des systèmes logiciels (front-end/back-end), et maîtrise des outils DevOps et MLOps. Cette formation professionnalisante intègre également les enjeux éthiques et réglementaires (RGPD, IA Act) ainsi que le développement d'interfaces de data visualisation. Les diplômés accèdent à des postes stratégiques tels que Développeur IA, Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Data Analyst ou Consultant en Intelligence Artificielle, répondant ainsi aux besoins croissants d'un secteur où 85% des emplois de 2030 n'existent pas encore.

Programme

• Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, vision par ordinateur, traitement du langage naturel
• Science des données : collecte, extraction, analyse statistique et interprétation des données avec IA
• Programmation avancée et ingénierie IA : développement d'algorithmes, optimisation, intégration dans les systèmes, MLOps et déploiement
• Gestion des données et bases avancées : conception, création et gestion de bases de données, exploitation du Big Data
• Éthique, gouvernance des données et cadre réglementaire : RGPD, biais algorithmiques, responsabilité environnementale

Objectifs de la formation

• Maîtriser les techniques d’extraction, d’analyse statistique et d’interprétation des données massives (Big Data)
• Concevoir, entraîner et optimiser des modèles avancés de Machine Learning et Deep Learning appliqués à des cas concrets (vision par ordinateur, NLP)
• Développer et intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements logiciels complexes (DevOps, MLOps, conteneurisation)
• Appliquer les principes d’éthique, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (RGPD, biais algorithmiques) dans les projets IA
• Acquérir une expertise pratique au travers de projets réels et de stages en entreprise pour une insertion professionnelle rapide et efficace