Objectifs de l’enseignement
• D’héberger des données massives sur un cluster de machines.
• Écrire un programme permettant un traitement distribué/parallèle sur ces données.
• Traitement en temps réel des données.
• Se familiariser avec les outils généralement utilisés en production.
Connaissances préalables recommandées
Algorithmique, bases de données. Traitement distribué et parallèle. Programmation java
Étudier les différents types d’attaques auxquels un système informatique peut faire face. • Connaître les types d'attaques contradictoires en ML • Protéger les systèmes d'apprentissage automatique contre les attaques adverses • Étudier les principes et les techniques de la cryptographie.
- Teacher: khalifa fatiha
Mettre l’accent sur l’apport de l’IA dans les nouvelles technologies à commencer par un bref
historique sur les grilles de calculs pour mettre en avant leur intérêt dans la parallélisation et la
distribution des calculs en IA. Pour ensuite, aborder les solutions IA pour répondre aux
problématiques du Cloud, Fog et Edge computing, et finir par la concrétisation de l’IoT.
- Teacher: chouraqui samira