| Durée de la formation en année | 2 ans |
|---|---|
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le cycle préparatoire généraliste JUNIA ISEN proposé au Lycée Ozanam offre une formation scientifique approfondie alliant mathématiques, physique et informatique avec une spécialisation en intelligence artificielle. Les étudiants développent une solide maîtrise des fondamentaux mathématiques (analyse, algèbre, probabilités), des concepts physiques essentiels et des techniques de programmation avancées. Le programme MPII et MPI option IA permet d'acquérir des compétences en algorithmique, structures de données, apprentissage automatique et traitement de données massives. Cette formation pluridisciplinaire développe l'esprit d'analyse, la rigueur scientifique et la capacité à résoudre des problèmes complexes. Les diplômés poursuivent naturellement vers les écoles d'ingénieurs JUNIA ou intègrent d'autres grandes écoles scientifiques, se destinant aux métiers d'ingénieur en informatique, data scientist, développeur IA, ingénieur R&D ou consultant en nouvelles technologies dans des secteurs innovants comme la tech, l'industrie 4.0 ou la recherche.
Programme
- Mathématiques appliquées : algèbre, analyse, probabilités et statistiques pour l’intelligence artificielle
- Informatique et programmation : algorithmique avancée, programmation en Python, structures de données
- Intelligence artificielle : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
- Sciences de l’ingénieur : électronique, systèmes embarqués, architecture des ordinateurs
- Projet tutoré et mise en pratique : réalisation de projets IA, travail en équipe, présentation de résultats
Objectifs de la formation
- Acquérir les bases solides en mathématiques et informatique appliquées à l'intelligence artificielle.
- Développer des compétences en programmation avancée et en algorithmique pour résoudre des problématiques complexes.
- Comprendre et mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.
- Analyser et interpréter des données massives pour en extraire des informations pertinentes.
- Intégrer les principes éthiques et les enjeux sociétaux liés à l’intelligence artificielle dans la conception des solutions.
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