| 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 d'Ynov Intelligence Artificielle & Data - Montpellier forme les futurs architectes de l'IA moderne à travers une approche 100% pratique. Au programme : mathématiques pour l'IA, techniques de machine learning avancées, traitement du langage naturel (NLP) et gestion de projets IT. Les étudiants développent des compétences expertes en analyse exploratoire de données massives, modélisation statistique et développement de solutions d'intelligence artificielle, tout en maîtrisant l'optimisation d'algorithmes et la communication des résultats. Cette formation par projets concrets, disponible en alternance, prépare directement aux métiers de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Ingénieur IA ou Consultant en IA. Les diplômés évoluent dans tous les secteurs (santé, finance, industrie 4.0) en tant qu'experts capables de concevoir, entraîner et déployer des modèles intelligents dans un marché en croissance de +30% par an.
Thématiques abordées
- Mathématiques pour l'intelligence artificielle : algèbre, statistiques, probabilités appliquées
- Techniques avancées de Machine Learning et Deep Learning : apprentissage supervisé, non supervisé, renforcé, réseaux de neurones profonds
- Traitement du langage naturel (NLP) et analyse de données massives
- Gestion de projets IT appliqués à l'IA : méthodologies, tests unitaires, déploiement et maintenance
- Stratégie, gouvernance, sécurité et souveraineté des données dans les systèmes d'information IA
Objectifs de la formation
- Acquérir une expertise avancée en algorithmes d’intelligence artificielle et apprentissage automatique
- Maîtriser l’exploitation et l’analyse de données massives (big data) pour la prise de décision
- Concevoir, développer et optimiser des modèles d’IA adaptés à des cas d’usage réels
- Utiliser les outils et langages programmatiques clés pour implémenter des solutions IA performantes
- Appliquer des méthodes d’évaluation rigoureuses pour mesurer la pertinence et l’efficacité des systèmes intelligents