| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| 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) | FC-RNCP |
Description
Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov intelligence Artificielle & Data - Paris Ouest forme des spécialistes capables de maîtriser l'intégralité de la chaîne de valeur IA. Au programme : mathématiques pour l'IA, techniques de Machine Learning avancées, traitement du langage naturel (NLP), gestion de projets IT et méthodologies de tests unitaires. Cette formation développe des compétences clés en analyse exploratoire de données, modélisation statistique, optimisation d'algorithmes et développement de solutions d'intelligence artificielle complètes. Grâce à une pédagogie par projets et l'alternance possible, les diplômés deviennent des Data Scientists, Machine Learning Engineers, Ingénieurs IA, Consultants IA & Data ou AI Product Owners recherchés par tous les secteurs en transformation digitale. Cette expertise 100% IA & Data prépare à l'industrialisation de modèles intelligents en conditions réelles, de la conception au déploiement en production.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : mathématiques, algorithmique et programmation Python
- Apprentissage supervisé et non supervisé : techniques, modèles et applications pratiques
- Traitement du langage naturel et vision par ordinateur : méthodes avancées et projets dédiés
- Architecture des systèmes d’IA : réseaux de neurones, deep learning et infrastructures cloud
- Ethique, réglementation et déploiement industriel de solutions IA
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes et techniques avancées d’intelligence artificielle pour concevoir des solutions innovantes.
- Analyser et exploiter des données massives (Big Data) pour en extraire des insights décisionnels pertinents.
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique et profond adaptés à divers contextes industriels.
- Appliquer des méthodes de traitement automatique du langage naturel et de vision par ordinateur dans des cas concrets.
- Développer des compétences en gestion de projets IA, intégrant aspects éthiques, réglementaires et pratiques.
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