Le programme couvre neuf modules : Introduction à l’IA et au Big Data (enjeux, usages), Fondamentaux mathématiques et statistiques, Programmation en Python, R et SQL, Machine Learning (régression, classification, clustering), Deep Learning (réseaux neuronaux, CNN, RNN avec TensorFlow et PyTorch), Big Data (Hadoop, Spark, NoSQL), Applications sectorielles (santé, agriculture, éducation, finance), Éthique et gouvernance des données (sécurité, IA responsable), et un Projet de fin de formation en groupe. La pédagogie alterne cours théoriques, travaux pratiques et études de cas, pour garantir une maîtrise technique et une vision critique des enjeux de l’IA.