Intelligence Artificielle et Objets Connectés

Mathématiques et logique

Logique mathématique et mathématiques générales : le formalisme sur lequel reposent aussi bien l'algorithmique que l'apprentissage automatique.

Module 2

Algorithmique

Raisonner sur un traitement, structurer des données, évaluer un coût. La matière qui conditionne toutes les autres du programme.

Module 3

Langage C

Le langage du programme le plus proche de la machine. Indispensable avant la programmation système et les microcontrôleurs des modules IoT.

Module 4

Programmation système

Processus, fils d'exécution, mémoire, fichiers, communication entre processus et temps réel. La couche entre le langage et le matériel.

Module 5

XHTML et CSS

Structurer et mettre en forme une interface web : c'est par là que passeront les tableaux de bord des objets connectés et les démonstrations de modèles.

Module 6

Programmation PHP et Laravel

Le développement serveur du programme : PHP, puis le cadriciel Laravel pour construire l'API qui reçoit les données des objets connectés.

Module 7

Applications Windows : VB.Net et C#

Développement d'applications de bureau sur la plateforme .NET, comme au programme : interface, événements, données, déploiement.

Module 8

Bases de données et SQL

Modéliser, interroger et exploiter une base relationnelle — y compris pour stocker des séries de mesures issues de capteurs.

Module 9

Introduction à l'intelligence artificielle

Ce que recouvre le terme, ce qu'il ne recouvre pas. Histoire, familles d'approches, recherche, représentation des connaissances, limites et enjeux.

Module 10

Python et applications du data analyst

Python scientifique, NumPy, pandas et visualisation : la boîte à outils commune à toute la suite du programme.

Module 11

Apprentissage supervisé

Régression et classification : des données étiquetées vers un modèle qui généralise. Évaluation honnête et pièges classiques.

Module 12

Apprentissage non supervisé

Trouver une structure sans étiquettes : partitionnement, réduction de dimension, détection d'anomalies. Directement applicable aux flux de capteurs.

Module 13

Apprentissage par renforcement

Apprendre par l'interaction : agent, environnement, récompense. La famille d'approches qui pilote un robot ou un système autonome.

Module 14

Introduction à l'Internet des objets

Architecture d'un système connecté : objet, passerelle, réseau, plateforme, application. Protocoles, énergie et sécurité.

Module 15

Capteurs et actionneurs

L'interface entre le monde physique et le programme : mesurer une grandeur, la convertir, la traiter, puis agir sur le réel.

Module 16

Automates programmables

L'automatisme industriel du programme : automate, cycle, langages normalisés, réseaux de terrain et supervision.

Module 17

Certifications et carrière

TOEIC, certification Microsoft et CCNA, puis projection sur les débouchés : développeur IA/ML, ingénieur en objets connectés, analyste de données.

Module 18