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Intelligence Artificielle

Mis à jour le

Responsable(s) : M. Nicolas PIOCH

  • Cours + travaux pratiques
Code Cnam : USCB1F

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  • Durée : 50 heures
  • Alternance
  • 6 crédits

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.

Compétences et débouchés

Compétences

Appliquer les méthodes de l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes n'ayant pas de solution algorithmique.

Parcours

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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