Mastère 2 - Expert en Intelligence Artificielle (2026) - Ynov Intelligence Artificielle & Data - Connect
| 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 | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | FC-RNCP, QUALIOPI |
Description
Le Mastère 2 - Expert en Intelligence Artificielle d’Ynov Intelligence Artificielle & Data Connect permet aux étudiants de renforcer leur expertise en intelligence artificielle et en exploitation des données. Cette formation approfondit les méthodes de conception, de développement et de déploiement de solutions innovantes répondant aux enjeux des entreprises. Grâce à une pédagogie orientée projet, les apprenants développent des compétences techniques et stratégiques recherchées pour accompagner la transformation numérique et l’innovation dans de nombreux secteurs d’activité.
Thématiques abordées
- Mathématiques appliquées à l’intelligence artificielle : statistiques, probabilités, algèbre linéaire
- Techniques avancées de machine learning et deep learning : réseaux de neurones, apprentissage supervisé et non supervisé
- Traitement du langage naturel (NLP) : compréhension et génération automatique de texte
- Gestion de projets IA et méthodologies agiles : planification, tests unitaires, déploiement en production
- Stratégie et gouvernance des systèmes d’information : sécurité, souveraineté des données, déploiement cloud
Objectifs de la formation
- Concevoir et déployer des modèles avancés d'intelligence artificielle adaptés à des problématiques réelles.
- Analyser et prétraiter efficacement des jeux de données complexes pour optimiser la performance des algorithmes.
- Maîtriser les techniques d’apprentissage automatique et profond pour résoudre des cas d’usage variés.
- Utiliser des outils et frameworks modernes pour le développement et la mise en production d’applications IA.
- Évaluer l’impact éthique et sociétal des solutions IA et intégrer les bonnes pratiques en matière de gouvernance des données.
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