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Module 1. Innovation en communication avec Cloud Computing

1.1. Cloud Computing. Situation actuelle de l'Art de la Révolution Online

1.1.1. Cloud Computing
1.1.2. Fournisseurs
1.1.3. Microsoft Azure

1.2. Méthodes d'interaction Configuration et gestion des outils Services Cloud

1.2.1. Portail
1.2.2. App
1.2.3. Powershell
1.2.4. Azure CLI
1.2.5. Azure REST API
1.2.6. Modèles ARM

1.3. Informatique Services disponibles sur OnCloud

1.3.1. Machine virtuelle
1.3.2. Conteneurs
1.3.3. AKS/Kubernetes
1.3.4. Fonction (Serverless)

1.4. Informatique Services disponibles sur OnCloud Web Apps

1.4.1. Web
1.4.2. Web Apps
1.4.3. Rest API
1.4.4. API Management

1.5. Systèmes de stockage en cloud Sécurité et communications

1.5.1. Storage
1.5.2. Data Lake
1.5.3. Data Factory
1.5.4. Data Services
1.5.5. Copies de sécurité

1.6. Bases de Données OnCloud Informations structurées OnCloud Évolutivité sans limites

1.6.1. Azure SQL
1.6.2. PostgresSQL/MySQL
1.6.3. Azure Cosmos DB
1.6.4. Redis

1.7. IoT. Gestion des données de dispositifs OnCloud

1.7.1. Stram Analytics
1.7.2. Digital Twins

1.8. Artificial Intelligence OnCloud

1.8.1. Machine Learning
1.8.2. Cognitive Services
1.8.3. L'informatique quantique

1.9. Informatique OnCloud Aspects avancés

1.9.1. Sécurité
1.9.2. Surveillance DataDog
1.9.3. Application Insights

1.10. Applications de l'informatique OnCloud

1.10.1. Scénario LOB: CRM
1.10.2. Scénario IoT: Smart City
1.10.3. Scénario AI: Chat Bot

Module 2. IoT Applications dans les services I 4.0 (Industries 4.0)

2.1. IoT Internet des Objets

2.1.1. IoT
2.1.2. Internet 0 & IoT
2.1.3. Confidentialité et contrôle des objets

2.2. Applications IoT

2.2.1. Applications IoT Consommation
2.2.2. EIoT & IIoT
2.2.3. Gestion de l'IoT

2.3. IoT & IIoT. Différences

2.3.1. IIoT. Différences avec l'IoT
2.3.2. IIot. Application
2.3.3. Industries

2.4. Industrie 4.0 Big Data & Business Analytics

2.4.1. Industrie 4.0 Big Data & Business Analytics
2.4.2. Industrie 4.0 Big Data & Business Analytics. Contextualisation
2.4.3. Décisions et méthodologie de CRISP-DM

2.5. Maintenance prédictive

2.5.1. Maintenance prédictive Application
2.5.2. Maintenance prédictive Approche de l'élaboration du modèle

2.6. IoTeclipse.org I. Outil de mise en œuvre de solutions IoT

2.6.1. Micro NPU Ethos
2.6.2. Produits End-to-end
2.6.3. IoTeclipse. Exemples d'utilisation

2.7. IoTeclipse.org II. Avancé

2.7.1. Architectures
2.7.2. End-to-end
2.7.3. Analyse de l'environnement

2.8. IIoT Arquitecture

2.8.1. Capteurs et actionneurs
2.8.2. Ports Internet et systèmes d'acquisition de données
2.8.3. Préprocesseur de données
2.8.4. Analyse et modélisation des données dans le nuag

2.9. End-to-end Open and Modular Arquitecture

2.9.1. End-to-end Open and Modular Arquitecture
2.9.2. Arquitectura modular. Éléments clés
2.9.3. Arquitectura modular. Avantages

2.10. Machine learning at the Core and Edge

2.10.1. PoC
2.10.2. Data Pipeline
2.10.3. Edge to Core & Demo

Module 3. Jumeaux numériques Solutions innovantes

3.1. Jumeau Numériques

3.1.1. Jumeaux numériques
3.1.2. Jumeaux numériques Évolution technologique
3.1.3. Jumeau Numériques Typologie

3.2. Jumeaux numériques Technologies applicables

3.2.1. Jumeau Numériques Plateformes
3.2.2. Jumeau Numériques Interfaces
3.2.3. Jumeau Numériques Typologie

3.3. Jumeaux numériques Applications Secteurs et exemples d'utilisation

3.3.1. Jumeaux numériques Techniques et utilisations
3.3.2. Industries
3.3.3. Architecture et villes

3.4. Industrie 4.0 Applications des Jumeaux Numériques

3.4.1. Industrie 4.0
3.4.2. Environnements
3.4.3. Applications des Jumeaux Numériques dans I 4.0

3.5. Smart Cities à partir des Jumeaux Numériques

3.5.1. Modèles
3.5.2. Catégories
3.5.3. Avenir des Smart Cities à partir des Jumeaux Numériques

3.6. IoT appliqué à Digital Twins

3.6.1. IoT Lien avec les Jumeaux Numériques
3.6.2. IoT Relation avec les Jumeaux Numériques
3.6.3. IoT Problèmes et solutions possibles

3.7. Environnement de Jumeaux Numériques

3.7.1. Entreprises
3.7.2. Organisation
3.7.3. Implications

3.8. Marchés des Jumeaux Numériques

3.8.1. Plateformes
3.8.2. Fournisseurs
3.8.3. Services associés

3.9. Futur des Jumeaux Numériques

3.9.1. Immersivité
3.9.2. Réalité augmentée
3.9.3. Biointerfaces

3.10. Jumeau Numériques Résultats actuels et futurs

3.10.1. Plateforme
3.10.2. Technologies
3.10.3. Secteurs

Module 4. Smart cities outils d'innovation

4.1. Des villes aux villes intelligentes

4.1.1. Des villes aux villes intelligentes
4.1.2. Les villes dans le temps et cultures dans les villes
4.1.3. Évolution des modèles de ville

4.2. Technologies

4.2.1. Plateformes technologiques d’application
4.2.2. Interfaces service/citoyen
4.2.3. Typologies technologiques

4.3. La ville en tant que système complexe

4.3.1. Composantes d'une ville
4.3.2. Interactions entre les composantes
4.3.3. Applications: services et produits dans la ville

4.4. Gestion intelligente de la sécurité

4.4.1. Situation actuelle
4.4.2. Environnements de gestion technologique dans la ville
4.4.3. Futur: Les villes intelligentes de demain

4.5. Gestion intelligente du nettoyage

4.5.1. Modèles d'application pour les services de nettoyage intelligents
4.5.2. Systèmes: application des services de nettoyage intelligents
4.5.3. Avenir des services de nettoyage intelligents

4.6. Gestion intelligente du trafic

4.6.1. Évolution du trafic: complexité et facteurs entravant la gestion du trafic
4.6.2. Problématiques
4.6.2. L'e-mobilité
4.6.3. Solutions

4.7. Ville durable

4.7.1. Énergie
4.7.2. Le cycle de l'eau
4.7.3. Plateforme de gestion

4.8. Gestion intelligente des loisirs

4.8.1. Modèle d’entreprise
4.8.2. Évolution des loisirs urbains
4.8.3. Services associés

4.9. Gestion de grands événements sociaux

4.9.1. Déplacements
4.9.2. Capacité
4.9.3. Santé

4.10. Conclusions sur le présent et l'avenir des Smart Cities

4.10.1. Plateformes et questions technologiques
4.10.2. Technologies, intégration dans des environnements hétérogènes
4.10.3. Applications pratiques dans différents modèles de villes

Module 5. R&D en Systèmes Logiciels Complexes. Blockchain. Nœuds publics et privés

5.1. Blockchain et données distribuées

5.1.1. La communication de l'information Nouveau paradigme
5.1.2. Vie privée et transparence
5.1.3. Échange d'informations Nouveaux modèles

5.2. Blockchain

5.2.1. Blockchain
5.2.2. Blockchain. Base technologique
5.2.3. Blockchain. Composants et éléments

5.3. Blockchain. Nœuds publics

5.3.1. Blockchain. Nœuds publics
5.3.2. Algorithmes pour travailler sur des nœuds publics

5.3.2.1. Proof of Work
5.3.2.2. Proof of Stake
5.3.2.3. Proof of Authority

5.3.3. Cas d'utilisation et Application

5.3.3.1. Smart Contracts
5.3.3.2. Dapps

5.4. Blockchain. Nœuds privés

5.4.1. Blockchain. Nœuds privés
5.4.2. Algorithmes pour travailler sur des nœuds privées

5.4.2.1. Proof of Work
5.4.2.2. Proof of Stake
5.4.2.3. Proof of Authority

5.4.3. Cas d'utilisation et Application

5.4.3.1. Crypto-économie
5.4.3.2. Théorie des jeux
5.4.3.3. Modélisation du marché

5.5. Blockchain. Frameworks de travail

5.5.1. Blockchain. Frameworks de travail
5.5.2. Types

5.5.2.1. Ethereum
5.5.2.2. Hyperledger Fabric

5.5.3. Exemples d'applications (Ethereum)

5.5.3.1. C#
5.5.3.2. Go

5.6. Blockchain dans la finance

5.6.1. L'impact de la Blockchain ans le monde financier
5.6.2. Chnologies avancées
5.6.3. Cas d'utilisation et Application

5.6.3.1. Garantie de l'information
5.6.3.2. Suivi et contrôle
5.6.3.3. Transmissions certifiées
5.6.3.4. Exemples du secteur financier

5.7. Blockchain dans l’ industriel

5.7.1. Blockchain et logistique
5.7.2. Technologies avancées
5.7.3. Cas d'utilisation et applications

5.7.3.1. Smart Contracts entre fournisseurs et clients
5.7.3.2. Soutien aux processus d'automatisation
5.7.3.3. Traçabilité des produits en temps réel
5.7.3.4. Exemples du secteur industriel

5.8. Blockchain. Tokenisation des transactions

5.8.1. "Tokeniser" le monde
5.8.2. Plateformes de contrats intelligents (Smart Contracts)

5.8.2.1. Bitcoin
5.8.2.2. Ethereum
5.8.2.3. Autres plateformes émergentes

5.8.3. Communication: le problème de l'oracle
5.8.4. Unicité: NFT’s
5.8.5. "Tokenisation": STO’s

5.9. Blockchain. Exemples d'utilisation

5.9.1. Cas d'utilisation Description
5.9.2. Mise en œuvre pratique (C#/Go)

5.10. Données distribuées. Applications de la Blockchain, présentes et futures

5.10.1. Données distribuées. Applications présentes et futures de la Blockchain
5.10.2. L'avenir des communications
5.10.3. Les étapes suivantes

Module 6. Opérations sur les données de la Blockchain. Innovation dans la gestion de l'information

6.1. Gestion de l'information

6.1.1. Gestion de l'information
6.1.2. Gestion des connaissances

6.2. Blockchain dans la gestion de l'information

6.2.1. Blockchain dans la gestion de l'information

6.2.1.1. Sécurité des données
6.2.1.2. Qualité des données
6.2.1.3. Traçabilité de l'information
6.2.1.4. Autres prestations supplémentaires

6.2.2. Autres considérations

6.3. Sécurité des données

6.3.1. Sécurité des données
6.3.2. Sécurité et vie privée
6.3.3. Cas d'utilisation et applications

6.4. Qualité des données

6.4.1. Qualité des données
6.4.2. Fiabilité et consensus
6.4.3. Cas d'utilisation et applications

6.5. Traçabilité de l'information

6.5.1. Traçabilité des données
6.5.2. Blockchain dans la traçabilité des données
6.5.3. Cas d'utilisation et applications

6.6. Analytique de l'information

6.6.1. Big Data
6.6.2. Blockchain et Big Data
6.6.3. Accessibilité des données en temps réel
6.6.4. Cas d'utilisation et applications

6.7. Application de la BC (I) Sécurité de l'information

6.7.1. Sécurité de l'information
6.7.2. Cas d'utilisation
6.7.3. Mise en œuvre pratique

6.8. Application de la BC (II) Qualité de l'information

6.8.1. Qualité de l'information
6.8.2. Cas d'utilisation
6.8.3. Mise en œuvre pratique

6.9. Application de la BC (III) Traçabilité de l'information

6.9.1. Traçabilité de l'information
6.9.2. Cas d'utilisation
6.9.3. Mise en œuvre pratique

6.10. Blockchain. Applications pratiques

6.10.1. Blockchain en pratique

6.10.1.1. Centres de données
6.10.1.2. Secteurs
6.10.1.3. Multisectoriels
6.10.1.4. Géographique

Module 7. I+D+I.A. NLP/NLU. Embeddings et Transformers

7.1. Natural Language Processing (NLP)

7.1.1. Natural Language Processing. Utilisations de NLP
7.1.2. Natural Language Processing (NLP) Bibliothèque
7.1.3. Stoppers dans l'application de NLP

7.2. Natural Lenguage Understanding / Natural Lenguage Generation. (NLU/NLG)

7.2.1. NLG. I.A. NLP/NLU Embeddings et Transformers
7.2.2. NLU/NLG Utilisations
7.2.3. NLP/NLU Différences

7.3. Word Embedings

7.3.1. Word Embedings
7.3.2. Word Embedings. Utilisations
7.3.3. Word2vec Bibliothèque

7.4. Embedings. Applications pratiques

7.4.1. Code Word2vec
7.4.2. Word2vec Cas concrets
7.4.3. Corpus pour l'utilisation de Word2vec Exemples

7.5. Transformers

7.5.1. Transformers
7.5.2. Modèles créés avec des Transformers
7.5.3. Avantages et inconvénients des Transformers

7.6. Avantages et inconvénients des

7.6.1. Avantages et inconvénients des
7.6.2. Application pratique de l'analyse des sentiments
7.6.3. Utilisations de l'analyse du sentiment

7.7. GPT Open AI

7.7.1. GPT Open AI
7.7.2. GPT 2 Modèle de Libre Disposition
7.7.3. GPT 3 Modèle de paiement

7.8. Communauté du Hugging Face

7.8.1. Communauté du Hugging Face
7.8.2. Communauté du Hugging Face. Possibilités
7.8.3. Communauté du Hugging Face. Exemples

7.9. Cas de Barcelone et le Super Computing

7.9.1. Cas BSC
7.9.2. Modèle MARIA
7.9.3. Corpus existant
7.9.4. Importance de disposer d'un large corpus en langue

7.10. Applications pratiques

7.10.1. Résumé automatique
7.10.2. Traduction des textes
7.10.3. Analyse du sentiment
7.10.4. Reconnaissance de la parole

Module 8. I+D+I.A. Computer vision. Identification et suivi des objets

8.1. Vision par ordinateur

8.1.1. Computer vision
8.1.2. Vision par ordinateur
8.1.3. Interprétation d'une image par une machine

8.2. Fonctions d'activation

8.2.1. Fonctions d'activation
8.2.2. Sigmoide
8.2.3. RELU
8.2.4. Tangente hyperbolique
8.2.5. Softmax

8.3. Construction de réseaux neuronaux convolutifs

8.3.1. Opération de convolution
8.3.2. Couche ReLU
8.3.3. Pooling
8.3.4. Flattering
8.3.5. Full Connection

8.4. Processus de convolution

8.4.1. Fonctionnement d'une convolution
8.4.2. Code de convolution
8.4.3. Convolution Application

8.5. Transformations avec des images

8.5.1. Transformations avec des images
8.5.2. Transformations avancées
8.5.3. Transformations avec des images Application
8.5.4. Transformations avec des images Use Case

8.6. Transfer Learning

8.6.1. Transfer Learning
8.6.2. Transfer Learning. Typologie
8.6.3. Réseaux profonds pour appliquer Transfer Learning

8.7. Computer vision. Use Case

8.7.1. Classification des images
8.7.2. Détection d'objets
8.7.3. Identification d'objets
8.7.4. Segmentation des objets

8.8. Détection d'objets

8.8.1. Détection par convolution
8.8.2. R-CNN, recherche sélective
8.8.3. Détection rapide avec YOLO
8.8.4. Autres solutions possibles

8.9. GAN. Réseaux antagonistes génératifs, ou Generative Adversarial Networks

8.9.1. Réseaux génératifs adverses
8.9.2. Code pour un GAN
8.9.3. GAN. Application

8.10. Application de modèle de Computer Vision

8.10.1. Organisation du contenu
8.10.2. Moteurs de recherche Visuel
8.10.3. Reconnaissance faciale
8.10.4. Réalité augmentée
8.10.5. Conduite autonome
8.10.6. Identification des défauts dans chaque assemblage
8.10.7. Identification des organismes nuisibles
8.10.8. Santé

Module 9. Quantum Computing. Un nouveau modèle d'informatique

9.1. L'informatique quantique

9.1.1. Différences avec l'informatique classique
9.1.2. La nécessité de l'informatique quantique
9.1.3. Ordinateurs quantiques disponibles: nature et technologie

9.2. Applications de l'informatique quantique

9.2.1. Applications de l'informatique quantique par rapport à l'informatique classique
9.2.2. contexte d'utilisation
9.2.3. Application dans des cas réels

9.3. Fondements mathématiques de l'informatique quantique

9.3.1. Complexité informatique
9.3.2. Expérience de la double fente Particules et ondes
9.3.3. Enchevêtrement

9.4. Fondements géométriques de l'informatique quantique

9.4.1. Qubit et espace de Hilbert bidimensionnel complexe
9.4.2. Formalisme Général de Dirac
9.4.3. États N-Qubits et espace de Hilbert de dimension 2n

9.5. Fondements mathématiques de l'Algèbre Linéaire

9.5.1. Le produit intérieur
9.5.2. Opérateurs hermitiens
9.5.3. Eigenvalues et Eigenvectors

9.6. Circuits quantiques

9.6.1. États de Bell et matrices de Pauli
9.6.2. Portes logiques quantiques
9.6.3. Portes de contrôle quantiques

9.7. Algorithmes quantiques

9.7.1. Portes quantiques réversibles
9.7.2. Transformée de Fourier quantique
9.7.3. Téléportation quantique

9.8. Algorithmes démontrant la suprématie quantique

9.8.1. Algorithme de Deutsch
9.8.2. Algorithme de Shor
9.8.3. Algorithme de Grover

9.9. Programmation informatique quantique

9.9.1. Mon premier programme en Qiskit (IBM)
9.9.2. Mon premier programme en Ocean (Dwave)
9.9.3. Mon premier programme dans Cirq (Google)

9.10. Application aux ordinateurs quantiques

9.10.1. Création de Portes Logiques

9.10.1.1. Création d'un "additionneur" numérique quantique

9.10.2. Création de jeux quantiques
9.10.3. Communication d'une clé secrète entre Bob et Alice

Module 10. Quantum Machine Learning. L'intelligence artificielle du futur

10.1. Algorithmes classiques de Machine Learning 

10.1.1. Modèles descriptifs, prédictifs, proactifs et prescriptifs
10.1.2. Modèles supervisés et non supervisés
10.1.3. Réduction des caractéristiques, ACP, matrice de covariance, SVM, réseaux neuronaux
10.1.4. Optimisation en ML: Descente de Gradient

10.2. Algoritmos de Deep Learning classiques

10.2.1. Réseaux Boltzmann La Revolution en Machine Learning
10.2.2. Modèles de Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
10.2.3. Modèles Encoder-Decoder
10.2.4. Modèles d'Analyse des Signaux Analyse de Fourier

10.3. Classificateurs quantiques

10.3.1. Génération d'un classificateur quantique
10.3.2. Codage de l'amplitude des données dans les états quantiques
10.3.3. Codage de la phase/de l'angle des données dans les états quantiques
10.3.4. Codification de haut niveau

10.4. Algorithmes d'Optimisation

10.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
10.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
10.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

10.5. Algorithmes d'Optimisation Exemples

10.5.1. PCA avec circuits quantiques
10.5.2. Optimisation des paquets de stock
10.5.3. Optimisation des itinéraires logistiques

10.6. Quantum Kernels Machine Learning

10.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
10.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
10.6.3. Classification basée sur le Quantum Kernel
10.6.4. Clustering basé SUR Quantum Kernel

10.7. Quantum Neural Networks

10.7.1. Réseaux neuronaux classiques et "Perceptron" 
10.7.2. Réseaux neuronaux quantiques et "Perceptron"
10.7.3. Réseaux neuronaux convolutionnels quantiques

10.8. Algorithmes avancés de Deep Learning (DL)

10.8.1. Quantum Boltzmann Machines
10.8.2. General Adversarial Networks
10.8.3. Quantum Fourier Transformation, Quantum Phase Estimation and Quantum Matrix

10.9. Machine Learning. Use Case

10.9.1. Expérimentation avec VQC (Variational Quantum Classifier)
10.9.2. Expérimentation avec Quantum Neural Networks
10.9.3. Expérimentation avec qGANS

10.10. Informatique quantique et Intelligence Artificielle

10.10.1. Capacité Quantique dans les Modèles ML
10.10.2. Quantum Knowledge Graphs
10.10.3. L'avenir de l'Intelligence Artificielle Quantique

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