| 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 (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Lyon forme les professionnels de demain à maîtriser l'intégralité de la chaîne IA. Au programme : mathématiques appliquées à l'IA, traitement du langage naturel (NLP), techniques de Machine Learning avancées, algorithmes d'apprentissage par renforcement, Deep Learning et déploiement cloud. Cette première année développe des compétences techniques pointues en modélisation statistique, analyse exploratoire de données massives, optimisation d'algorithmes et développement de solutions d'intelligence artificielle complètes. Grâce à une pédagogie 100% pratique basée sur des projets réels, les étudiants acquièrent une expertise opérationnelle immédiate. Cette formation prépare aux métiers les plus recherchés du secteur : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Expert NLP ou Consultant en IA, avec un taux d'employabilité de 77% et un salaire moyen de 37 609€ dans un marché en croissance de 30% par an.
Thématiques abordées
- Fondements de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, et deep learning
- Traitement du langage naturel et reconnaissance d'images : techniques avancées et applications industrielles
- Big Data et infrastructures : gestion de données massives, bases de données NoSQL, plateformes cloud
- Algorithmique et optimisation : algorithmes de recherche, métaheuristiques, et modélisation mathématique
- Projet professionnel et éthique de l’IA : gestion de projet, aspects réglementaires, et enjeux sociétaux
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle performants et adaptés à des cas réels variés
- Maîtriser les algorithmes avancés de machine learning, deep learning et traitement du langage naturel
- Analyser et exploiter des jeux de données massifs pour en extraire des insights stratégiques
- Intégrer des solutions d’IA dans des architectures informatiques complexes en garantissant robustesse et scalabilité
- Évaluer l’impact éthique et réglementaire des technologies d’intelligence artificielle dans un contexte professionnel
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