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

Description

Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Bordeaux plonge les étudiants au cœur des technologies les plus innovantes de l'IA moderne. Cette première année de mastère consolide les bases essentielles en algorithmie, data science et machine learning à travers des modules spécialisés : mathématiques pour l'IA, traitement du langage naturel (NLP), techniques de Machine Learning avancées, et gestion de projets IT. Les étudiants développent des compétences essentieles en manipulation de structures de données complexes, automatisation de collecte et traitement de données via des API, ainsi qu'en développement de scripts performants en Python, SQL et R. Cette formation par projets concrets forme des ingénieurs IA, data scientists, machine learning engineers et experts en NLP immédiatement opérationnels. Les diplômés maîtrisent l'analyse exploratoire de données massives, la modélisation statistique avancée et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle, répondant ainsi à la forte demande du marché où les entreprises de tous secteurs s'arrachent ces profils hautement qualifiés pour transformer leurs processus métier et innover dans l'ère de la data.

Programme

• Mathématiques appliquées à l’intelligence artificielle : statistiques, probabilités, algèbre linéaire
• Techniques avancées de machine learning et deep learning : réseaux de neurones, apprentissage supervisé et non supervisé
• Traitement du langage naturel (NLP) : compréhension et génération automatique de texte
• Gestion de projets IA et méthodologies agiles : planification, tests unitaires, déploiement en production
• Stratégie et gouvernance des systèmes d’information : sécurité, souveraineté des données, déploiement cloud

Objectifs de la formation

• Concevoir et déployer des modèles avancés d'intelligence artificielle adaptés à des problématiques réelles.
• Analyser et prétraiter efficacement des jeux de données complexes pour optimiser la performance des algorithmes.
• Maîtriser les techniques d’apprentissage automatique et profond pour résoudre des cas d’usage variés.
• Utiliser des outils et frameworks modernes pour le développement et la mise en production d’applications IA.
• Évaluer l’impact éthique et sociétal des solutions IA et intégrer les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données.