Mastère 1 - expert en intelligence artificielle (2026) Ynov intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence

Description

Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Aix en Provence propulse les étudiants vers la maîtrise complète des technologies d'IA modernes. Cette première année forme aux fondamentaux essentiels : mathématiques pour l'IA, traitement du langage naturel (NLP), techniques de Machine Learning avancées, et gestion de projets IT. Les étudiants développent des compétences critiques en analyse exploratoire des données, modélisation statistique, et développement de solutions d'intelligence artificielle, tout en maîtrisant l'optimisation d'algorithmes et la communication des résultats. Grâce à une pédagogie 100% active basée sur des projets concrets et des hackathons, les diplômés accèdent à des postes stratégiques : Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Expert en NLP, Consultant IA ou Architecte de solutions IA. Cette formation répond à un marché en croissance de +30% par an, positionnant les futurs experts comme des acteurs clés de la transformation digitale dans tous les secteurs.

Programme

• Fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage supervisé et non supervisé, réseaux de neurones, algorithmes d’optimisation
• Data Science avancée : traitement et visualisation de données, statistiques appliquées, Big Data et stockage distribué
• Deep Learning et vision par ordinateur : CNN, RNN, architectures avancées, reconnaissance d’images et vidéos
• IA appliquée : systèmes de recommandation, traitement du langage naturel, robotique cognitive et IA éthique
• Projet professionnel et veille technologique : conduite de projets IA, mise en production, innovation et tendances sectorielles

Objectifs de la formation

• Maîtriser les algorithmes avancés d’apprentissage automatique et deep learning pour concevoir des modèles performants.
• Analyser et prétraiter efficacement des jeux de données volumineux et hétérogènes afin d’assurer la qualité des analyses.
• Développer des solutions d’intelligence artificielle intégrées dans des applications métiers avec des langages et frameworks spécialisés.
• Évaluer la performance des modèles IA à l’aide de métriques pertinentes et optimiser leurs paramètres pour maximiser leur précision.
• Comprendre les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’intelligence artificielle pour assurer une utilisation responsable des technologies.