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Intelligence artificielle
Mis à jour le
Responsable(s) : M. Meziane YACOUB
- Cours
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Durée : 50 heures
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A la carte
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Soir & samedi
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6 crédits
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Présentiel, Distanciel
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
Prérequis
Enseignement de base en intelligence artificielle, ce cours s'adresse aux étudiants n'ayant reçu aucune formation dans cette discipline et ayant le niveau de fin de cycle probatoire en informatique.
Objectifs
Ce cours présente les principes des grandes méthodes de l'intelligence artificielle et explique comment les appliquer pour résoudre des problèmes n'ayant pas de solution algorithmique.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement : Fiche synthétique au format PDFPrésence et réussite aux examens
Pour l'année universitaire 2023-2024 :
- Nombre d'inscrits : 172
- Taux de présence à l'évaluation : 52%
- Taux de réussite parmi les présents : 79%
Compétences et débouchés
Parcours
- Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
- Master Informatique parcours Recherche opérationnelle
- Master Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
- Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
- Master Informatique parcours Préparation à l'agrégation en informatique
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Informations pratiques
Contact
-
Département : EPN05 - Informatique
-
Tel : 01 40 27 22 64
-
Email : florian.gau@lecnam.net
-
Adresse : 292 rue saint Martin - 75003 Paris
Programme
Contenu
Introduction
Définition de l'intelligence artificielle.
Agents intelligents : définition, rationalité, types d'environnements, structure des agents.
Résolution de problèmes
Stratégies d'exploration non informées.
Stratégies d'exploration informées (heuristiques) : exploration A*.
Algorithmes d'exploration locale : hill-climbing, recuit simulé, algorithmes génétiques.
Problèmes à satisfaction de contraintes : exploration avec backtracking, exploration locale.
Exploration en situation d'adversité (les jeux) : algorithme minimax, élagage alpha-bêta.
Agents fondés sur les connaissances
Représentation des connaissances et inférence.
Systèmes experts.
Apprentissage
Apprentissage supervisé : arbres de décisions, réseaux de neurones.
Apprentissage non-supervisé.
Apprentissage par renforcement.
Modalités d'évaluation
Examen final (sur table)
Bibliographie
- S. RUSSELL & P. NORVIG . Intelligence Artificielle (Pearson).
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