Intelligence artificielle, optimisation et contrôle
Code UE : RCP218-PAR
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Amelie LAMBERT
Public, conditions d’accès et prérequis
RCP 219, CSC 109
Objectifs pédagogiques
L'objectif de cette UE est double. Il s’agit tout d’abord de former les auditeurs aux techniques de conception d’algorithmes d’IA basées sur de l’optimisation qui adressent de nombreuses applications (aide au diagnostic médical, autorisation de crédits, …). Le deuxième but est de montrer comment les techniques d’IA permettent d’assister les algorithmes de résolution de problèmes d’optimisation discrets, qui permettent de modéliser de nombreuses problématiques industrielles allant de la chaîne logistique de production dans une usine, aux placement d’antennes dans le déploiement d’un réseau 5G.
Mots-clés
Cette UE est composée de deux blocs théoriques et d'un bloc applicatif :
- Optimisation et contrôle pour l’IA qui étudie les méthodes d’optimisation et de contrôle qui contribuent aux algorithmes d’IA. Dans une première partie nous nous intéresserons au contexte incertain (processus stochastique, chaîne de Markov (MCMC), filtre Kalman discret simple et étendu, programmation dynamique stochastique et modèles graphiques probabilistes), puis à la conception de structures d’apprentissage explicables via l’optimisation discrète.
- IA pour l’optimisation : l’objectif de ce bloc est de former les auditeurs à l’utilisation de techniques d’IA pour la modélisation (conception et définition des données de modèle d’optimisation en contexte incertain), et la résolution (hyper-heuristique et automatisation du choix des algorithmes, ou apprentissage dans le cadre d’une recherche arborescente) de problèmes d’optimisation.
- Étude de cas : L’objectif de ce bloc est de maîtriser sur une application industrielle les techniques étudiées dans les deux premiers blocs.
- Optimisation et contrôle pour l’IA qui étudie les méthodes d’optimisation et de contrôle qui contribuent aux algorithmes d’IA. Dans une première partie nous nous intéresserons au contexte incertain (processus stochastique, chaîne de Markov (MCMC), filtre Kalman discret simple et étendu, programmation dynamique stochastique et modèles graphiques probabilistes), puis à la conception de structures d’apprentissage explicables via l’optimisation discrète.
- IA pour l’optimisation : l’objectif de ce bloc est de former les auditeurs à l’utilisation de techniques d’IA pour la modélisation (conception et définition des données de modèle d’optimisation en contexte incertain), et la résolution (hyper-heuristique et automatisation du choix des algorithmes, ou apprentissage dans le cadre d’une recherche arborescente) de problèmes d’optimisation.
- Étude de cas : L’objectif de ce bloc est de maîtriser sur une application industrielle les techniques étudiées dans les deux premiers blocs.
- Projet(s)
- Examen final
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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RECHERCHE MULTI-CRITERES
Plus de critères de recherche sont proposés:
-
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ex: "Comptabilité" et "Diplôme" - Les résultats comprennent des formations de la région (UE, diplômes, certificats, stages) et des formations proposées à distance par d'autres centres du Cnam.
- Les codes des formations à Paris se terminent par le suffixe PAR01 (pour le centre Cnam Paris) et PAR02 (pour Cnam Entreprises).
- Certains diplômes se déclinent selon plusieurs parcours. Pour afficher tous les parcours, tapez la racine du code (ex : « LG035 »).
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
Plus de critères de recherche sont proposés:
- Type de diplôme
- Niveau d'entrée
- Modalité de l'enseignement
- Programmation semestrielle
Chargement du résultat...
Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Certificat de spécialisation Intelligence artificielle et calcul scientifique
|
Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
-
Paris
- 2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
- 2025-2026 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
- 2026-2027 2nd semestre : Formation ouverte et à distance (FOAD)
Comment est organisée cette formation ?2024-2025 2nd semestre : Formation ouverte et à distance
Dates importantes
- Période des séances du 03/02/2025 au 07/06/2025
- Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 14/03/2025 à 23:59
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Précision sur la modalité pédagogique
- Une formation ouverte et à distance (FOAD) est une formation dispensée 100% à distance, qui peut être suivie librement, à son rythme.
- Regroupements physiques facultatifs : Aucun
Organisation du déploiement de l'unité
- Nombre d'élèves maximum à distance par classe : 30
- Nombre d'heures d'enseignement par élève : 30
- Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)
Modes d'animation de la formation
- Forum
- Visioconférence
- Organisation d'une séance de démarrage
- Evaluation de la satisfaction
- Hot line technique
Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
- Bibliographie et Webographie
Activités "jalons" de progression pédagogique prévues sans notation obligatoire à rendre ou en auto-évaluation
- 1 étude de cas, projet individuel
Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)
- Examens présentiels dans un centre habilité
- Projet(s) individuel(s)
Code UE : RCP218-PAR
- Cours + travaux pratiques
- 6 crédits
- Volume horaire de référence
(+ ou - 10%) : 50 heures
Responsable(s)
Amelie LAMBERT