Mastère 2 - Data & Intelligence Artificielle - École Hexagone - Clermont-Ferrand
Clermont-Ferrand 63000
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| Niveau d’études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | 1 an |
| Statut de l’école | Privé |
| Formation reconnue par l’État | Oui |
| Rythme de formation | Temps plein - Alternance |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | 8000 € |
| Accréditation(s) | FEDE, QUALIOPI, DATADOCK, FC-RNCP |
Description
Le Mastère 2 Data & Intelligence Artificielle est une année de spécialisation avancée centrée sur l’industrialisation des solutions d’IA. Les étudiants approfondissent le machine learning et le deep learning, ainsi que le déploiement de modèles en production via les pratiques MLOps et data engineering avancé. L’année est fortement orientée projets et cas d’usage concrets, préparant à des postes d’experts en IA et en ingénierie de la donnée.
Thématiques abordées
- Maîtriser les fondamentaux de l’intelligence artificielle : apprentissage supervisé, non supervisé et apprentissage par renforcement.
- Acquérir les bases mathématiques essentielles à l’IA grâce à l’étude de l’algèbre linéaire, des statistiques et des probabilités appliquées.
- Développer des compétences avancées en machine learning avec les réseaux de neurones, le deep learning et le traitement automatique du langage naturel (NLP).
- Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’intelligence artificielle en utilisant Python ainsi que les frameworks TensorFlow et PyTorch.
- Comprendre les enjeux éthiques, réglementaires et sociétaux de l’intelligence artificielle afin de développer des solutions responsables et conformes aux exigences actuelles.
Objectifs de la formation
- Comprendre et mettre en œuvre les principaux algorithmes d’intelligence artificielle et de machine learning pour répondre à des problématiques complexes.
- Développer des modèles prédictifs performants à partir de données réelles afin d’optimiser l’analyse et la prise de décision.
- Intégrer des solutions d’intelligence artificielle au sein des systèmes informatiques pour automatiser et améliorer les processus métier.
- Analyser, exploiter et interpréter des jeux de données complexes grâce aux outils et méthodes de la data science.
- Appréhender les enjeux éthiques, réglementaires et sociétaux de l’intelligence artificielle afin de concevoir des solutions responsables et conformes aux normes en vigueur.
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