| 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) | QUALIOPI |
Description
Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Rennes forme des professionnels capables de concevoir, entraîner et déployer des modèles d'IA performants. En première année, les étudiants maîtrisent l'algorithmie et le développement pour l'ingénierie des données, approfondissent la data science pour collecter et analyser des volumes massifs, et développent leurs compétences en machine learning supervisé et non supervisé. Le programme, conçu en collaboration avec des professionnels, intègre également les outils ETL et la gestion de projet IT pour une approche complète du cycle de vie des données. À travers une pédagogie par projets concrets et des challenges techniques, cette formation prépare aux métiers d'avenir tels qu'ingénieur IA/machine learning, data scientist, consultant en IA ou encore expert en NLP. Les diplômés accèdent à un marché en pleine explosion avec des postes évolutifs dans tous les secteurs, bénéficiant d'un titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État et d'un salaire moyen de sortie attractif.
Thématiques abordées
- Fondements de l’intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, et algorithmes d'optimisation
- Traitement des données : collecte, prétraitement, analyse statistique et visualisation avancée
- Développement et déploiement de modèles AI : programmation Python, frameworks (TensorFlow, PyTorch), et intégration
- Applications spécifiques : vision par ordinateur, traitement du langage naturel, et systèmes recommandateurs
- Éthique, sécurité et enjeux sociétaux liés à l’intelligence artificielle
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts fondamentaux et avancés de l'intelligence artificielle, incluant l'ingénierie des données et l'apprentissage automatique
- Développer la capacité à concevoir, optimiser et intégrer des modèles d'IA dans des systèmes complexes et industriels
- Analyser et traiter des jeux de données massifs pour en extraire des insights pertinents et actionnables
- Piloter des projets IA complets, de la conception à la mise en production, en appliquant les meilleures pratiques en gestion de projet et innovation
- Acquérir une expertise professionnelle validée par un titre RNCP de niveau 7, reconnue par l'État et adaptée aux exigences du marché