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

Description

Le Mastère 1 - Expert en Intelligence Artificielle (2026) d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Strasbourg vous plonge au cœur des technologies les plus innovantes de demain. Au programme : mathématiques pour l'IA, techniques de Machine Learning avancées, traitement du langage naturel (NLP), gestion de projet IT, et maîtrise des méthodologies de tests unitaires. Cette formation développe des compétences clés comme l'analyse exploratoire des données massives, la modélisation statistique, l'optimisation d'algorithmes et la conception de solutions d'IA performantes. Grâce à une pédagogie immersive basée sur des projets concrets, vous apprendrez à traiter des données brutes, entraîner des modèles prédictifs et déployer des solutions intelligentes en production. Cette expertise technique vous positionne vers des métiers d'avenir très recherchés : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA, Expert en NLP ou Consultant en Intelligence Artificielle. Dans un secteur en croissance de +30% par an, vous deviendrez l'expert que toutes les entreprises s'arrachent, capable de transformer les données en insights stratégiques et de piloter la révolution technologique de l'IA.

Programme

• Fondamentaux de l'intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
• Data Science et Big Data : gestion des données, visualisation, outils statistiques et algorithmes avancés
• Développement et déploiement de solutions IA : programmation Python, frameworks IA, intégration et cloud computing
• Éthique, aspects juridiques et impact sociétal de l’IA : biais algorithmiques, réglementation, responsabilité
• Projet professionnel et innovation technologique : gestion de projet IA, pitching, veille technologique

Objectifs de la formation

• Concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle avancés en maîtrisant les techniques de machine learning et deep learning.
• Analyser et traiter des jeux de données massifs pour extraire des insights pertinents et automatiser la prise de décision.
• Piloter des projets complets d’IA, de la collecte des données brutes au déploiement opérationnel en environnement professionnel.
• Appliquer des méthodes avancées en traitement du langage naturel (NLP) et apprentissage par renforcement pour résoudre des problématiques complexes.
• Assurer la gouvernance, la sécurité et la souveraineté des données dans la conception des systèmes intelligents.