Intelligence Artificielle et Big Data

1. Introduction à l'Intelligence Artificielle

1.1. Historique et évolution de l'IA

1.2. Définitions et concepts clés

1.3. Applications actuelles de l'IA

2. Fondamentaux du Machine Learning

2.1. Types de machine learning

2.1.1. Apprentissage supervisé

2.1.2. Apprentissage non supervisé

2.1.3. Apprentissage par renforcement

2.2. Algorithmes de machine learning

2.2.1. Régression linéaire et logistique

2.2.2. Arbres de décision

2.2.3. Réseaux de neurones

2.3. Préparation des données

2.3.1. Collecte des données

2.3.2. Nettoyage des données

2.3.3. Transformation des données

3. Introduction au Big Data

3.1. Concepts de base du Big Data

3.1.1. Les 3V du Big Data : Volume, Vélocité, Variété

3.1.2. Sources de Big Data

3.2. Architecture des systèmes Big Data

3.2.1. Hadoop et son écosystème

3.2.2. Spark et son rôle dans le Big Data

3.2.3. Bases de données NoSQL

4. Outils et Technologies de l'IA et du Big Data

4.1. Environnements de développement

4.1.1. Python et bibliothèques IA

4.1.2002. R et ses applications en data science

4.2. Plateformes de Big Data

4.2. AWS et services de Big Data

4.2. Google Cloud Platform et Big Data

5. Études de Cas et Applications Pratiques

5.1. Cas d'utilisation de l'IA dans l'industrie

5.2. Cas d'utilisation du Big Data dans l'industrie

6. Éthique et Réglementation

6.1. Défis éthiques de l'IA

6.2. Réglementations en vigueur

7. Conclusion et Perspectives

7.1. Tendances futures de l'IA

7.2. L'avenir du Big Data