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Plateformes IoT: Informatique Cloud avancée

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Description

Cette séance de cours couvre la communication IoT, le cloud computing avancé et le développement de modèles d'affaires. Il explore l'analyse en temps réel, l'optimisation prédictive et le contrôle prescriptif dans les entreprises. Il traite également de l'évolution du cloud computing pour l'IA Big Data et de l'impact de l'IA et de l'apprentissage automatique dans diverses industries.

Dans MOOC

Systèmes IoT et applications industrielles avec Design Thinking

L'internet des objets (IdO) et les appareils connectés intelligents ont radicalement changé la façon dont notre monde fonctionne et dont les entreprises opèrent et créent de nouvelles activités. Voulez-vous apprendre les principes fondamentaux de l'IoT ? Ce cours est fait pour vous ! Dans ce cours, nous fournissons une vue d'ensemble des technologies IoT sous-jacentes et de leurs applications commerciales. Ce cours est une introduction à l'IoT et explique pourquoi il s'agit d'un concept en constante évolut

Source officielle

Concepts associés (16)

Big data

Le big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Cloud computing

Le cloud computing , en français l'informatique en nuage (ou encore l'infonuagique au Canada), est la pratique consistant à utiliser des serveurs informatiques à distance et hébergés sur internet pour stocker, gérer et traiter des données, plutôt qu'un serveur local ou un ordinateur personnel. Les principaux services proposés en cloud computing sont le SaaS (Software as a Service), le PaaS (Platform as a Service) et le IaaS (Infrastructure as a Service) ou le MBaaS ().

Intelligence artificielle

vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).

Donnée

Une donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.

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Séances de cours associées (52)

Intelligence artificielle : le nouvel ajout radical au travail

Explore la convergence de l'IoT, du Big Data et du Deep Learning dans les applications d'intelligence artificielle dans divers secteurs.

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Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.

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