| Niveau d'études visé | Bac +3 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 3 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
Le Bachelor 1 - Intelligence Artificielle & Data d'Ynov Lyon forme en trois ans des experts polyvalents capables de concevoir et déployer des solutions IA au service de l'innovation digitale.
Au programme : maîtrise de la programmation avancée (Python, Java, SQL), développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning, analyse et visualisation de données massives, ainsi que l'intégration de solutions IA dans des systèmes logiciels complets.
Les étudiants développent une expertise technique solide en science des données, traitement du langage naturel, vision par ordinateur et apprentissage automatique, tout en intégrant les enjeux éthiques du RGPD et de l'IA Act.
Cette formation professionnalisante, enrichie par des projets concrets et une pédagogie orientée pratique, prépare les futurs développeurs IA, data analysts, ingénieurs machine learning et consultants en intelligence artificielle à rejoindre les secteurs en pleine expansion de la tech, des startups innovantes aux grands groupes industriels.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle : algorithmes, apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones
- Data engineering : collecte, traitement, stockage et gestion des données massives (Big Data)
- Programmation et outils : Python, bibliothèques IA (TensorFlow, PyTorch), SQL et visualisation de données
- Modélisation statistique et analyse de données : statistiques descriptives, inférentielles, et méthodes de data mining
- Ethique, réglementation et impacts sociétaux de l’IA et des données
Objectifs de la formation
- Acquérir les bases de la programmation et des algorithmes appliqués à l’intelligence artificielle
- Comprendre les principes fondamentaux du traitement des données massives et de la data science
- Développer des compétences en modélisation et utilisation des modèles d’apprentissage automatique
- Maîtriser les outils et langages spécifiques à l’analyse de données et au développement IA (Python, SQL, etc.)
- Appliquer les concepts d’éthique et de responsabilité dans les projets d’intelligence artificielle
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