| 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 | Privé |
| 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 - Paris Est forme les futurs architectes de l'IA en maîtrisant l'ensemble de la chaîne technologique. Les étudiants développent une expertise approfondie en algorithmie, data science, machine learning et techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP). Le programme intègre les mathématiques appliquées à l'IA, la gestion de projets IT et les méthodologies de tests, préparant à concevoir des modèles d'IA puissants et analyser des jeux de données massifs. Cette formation par projets concrets, alternant théorie et pratique immersive via les Ymmersions et Ydays, forge des compétences techniques pointues et des savoir-faire opérationnels. Les diplômés évoluent vers des postes d'ingénieurs en IA, data scientists, experts en machine learning ou consultants en intelligence artificielle, répondant aux besoins croissants d'un marché en pleine expansion où l'innovation technologique transforme tous les secteurs économiques.
Thématiques abordées
- Fondamentaux et applications de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, deep learning, traitement du langage naturel
- Programmation avancée pour l'IA : Python, bibliothèques spécialisées, développement de modèles IA
- Data Engineering et gestion des données : bases de données, data pipelines, nettoyage et préparation des données
- Éthique, droit et impacts sociétaux de l'IA : régulation, biais algorithmiques, responsabilité et transparence
- Projets pratiques et cas d'usage : conception, développement et déploiement d'applications IA en environnement réel
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle adaptés à des problématiques complexes
- Maîtriser les techniques avancées de data science et d’apprentissage automatique
- Intégrer les solutions IA dans des environnements techniques variés en garantissant leur performance et leur sécurité
- Analyser et interpréter des données massives pour soutenir la prise de décision stratégique
- Collaborer efficacement au sein d’équipes multidisciplinaires sur des projets innovants en intelligence artificielle
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