| Durée de la formation en année | 1 an |
|---|---|
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
L'École privée des sciences informatiques - campus Toulouse propose la formation Développeur en intelligence artificielle et Data Science, un parcours technique qui combine programmation avancée, apprentissage automatique et analyse de données massives. Les étudiants y maîtrisent Python, les frameworks de machine learning (TensorFlow, PyTorch), les algorithmes de deep learning, ainsi que les techniques de traitement et de visualisation des données. Le programme développe des compétences concrètes en modélisation prédictive, création de réseaux de neurones, déploiement de modèles IA en production et exploitation de bases de données complexes. Cette expertise technique permet d'accéder à des métiers stratégiques : data scientist, ingénieur machine learning, développeur IA ou consultant en intelligence artificielle. La formation prépare des professionnels opérationnels capables de concevoir des solutions intelligentes, d'automatiser des processus décisionnels et de transformer les données en leviers de performance pour les entreprises de tous secteurs.
Programme
- Création de modèles de données pour solutions IA : collecte, data science, workflow
- Développement de modèles prédictifs : machine learning, exploitation des données, architecture d’application
- Production et maintenance de solutions IA : déploiement, développement, tests
- Gestion des activités de développement IA : méthodes DevOps, agilité, communication de projet
- Compétences transversales : communication technique en anglais/français, innovation, éthique professionnelle, savoir-être
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes fondamentaux d’intelligence artificielle et de machine learning.
- Développer des compétences en traitement, visualisation et analyse avancée de données massives (Big Data).
- Savoir concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et d’apprentissage profond (deep learning).
- Appliquer des techniques statistiques et d’optimisation pour résoudre des problèmes complexes en Data Science.
- Utiliser les outils et langages de programmation spécifiques (Python, R, TensorFlow, etc.) pour mener à bien des projets IA/Data Science.