Mastère 1 - expert en intelligence artificielle Ynov Intelligence Artificielle & Data - Connect

Description

Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle de Ynov Intelligence Artificielle & Data - Connect forme les professionnels de demain à la conception et au déploiement de solutions d'IA innovantes. Cette première année de mastère plonge les étudiants au cœur des fondamentaux technologiques : algorithmie et développement dans l'ingénierie des données, data science pour l'analyse et la visualisation de données complexes, machine learning pour la construction de modèles prédictifs supervisés et non supervisés, ainsi que la maîtrise des outils ETL et gestion de projet IT. Les compétences développées incluent la programmation avancée en Python avec les bibliothèques spécialisées (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), la manipulation de structures de données complexes, l'automatisation via APIs et web scraping, et l'application des principes SOLID pour des solutions maintenables. Ce parcours par projets concrets et en alternance prépare directement aux métiers de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Consultant IA & Data ou AI Product Owner, avec un taux d'insertion de 92% et un salaire moyen de 33 303€ à la sortie.

Programme

• Fondamentaux de l’intelligence artificielle : algorithmes, apprentissage automatique, réseaux de neurones
• Machine Learning avancé : méthodes supervisées et non supervisées, deep learning, traitement du langage naturel
• Data Engineering et traitement des données : acquisition, stockage, gestion et visualisation des données massives
• Déploiement et optimisation des modèles IA : infrastructure cloud, MLOps, évaluation de la performance et ajustements
• Applications sectorielles et éthique de l’IA : cas industriels, impact sociétal, cadre légal et responsabilités

Objectifs de la formation

• Développer une expertise avancée en concepts et algorithmes d’intelligence artificielle appliquée.
• Maîtriser la collecte, le traitement et l’analyse de données massives (Big Data) pour optimiser la prise de décision.
• Concevoir et déployer des solutions d’IA intégrées en environnement professionnel réel.
• Appliquer des méthodes d’évaluation de la performance et d’éthique dans les projets d’intelligence artificielle.
• Acquérir des compétences en gestion de projets IA et en communication technique auprès de parties prenantes diverses.