| 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
La formation Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science de la Web International School - campus Reims forme des experts capables de concevoir et déployer des solutions d'IA innovantes. Au programme : maîtrise des algorithmes de machine learning et deep learning, manipulation de données massives avec Python et R, développement d'applications intelligentes, implémentation de réseaux de neurones et traitement du langage naturel. Les étudiants développent des compétences techniques pointues en programmation, modélisation statistique, visualisation de données et architecture cloud, tout en acquérant une vision stratégique des enjeux business de l'IA. Cette expertise technique et analytique ouvre la voie vers des postes de Data Scientist, Ingénieur Machine Learning, Développeur IA, Consultant en transformation digitale ou Chef de projet IA dans des secteurs variés : tech, finance, santé, industrie 4.0 et e-commerce.
Thématiques abordées
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle et du machine learning : algorithmes, types d'apprentissage, bibliothèques Python
- Data Science appliquée : collecte, nettoyage, visualisation et analyse de données massives
- Modélisation et déploiement de modèles IA : réseaux de neurones, deep learning, évaluation et optimisation
- Big Data et technologies associées : Hadoop, Spark, bases de données NoSQL
- Projet professionnel : conception, développement et mise en production d'une solution IA complète
Objectifs de la formation
- Maîtriser les algorithmes d’apprentissage automatique et deep learning pour concevoir des modèles prédictifs performants
- Acquérir les compétences en traitement et analyse de données massives (Big Data) avec des outils et langages spécialisés (Python, R, SQL)
- Développer des applications concrètes d’intelligence artificielle dans divers domaines (vision par ordinateur, NLP, recommandation)
- Optimiser la qualité et la fiabilité des données grâce aux techniques de nettoyage, transformation et validation
- Mettre en œuvre des méthodes d’évaluation et de déploiement de modèles AI/Data Science en environnement industriel