Intelligence artificielle
Code UE : NFP106-PAR01
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Meziane YACOUB
Public, conditions d’accès et 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.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Objectifs pédagogiques
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.
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.
Secrétariat accès 33.1.79 - tel : 01 40 27 22 58
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.
Secrétariat accès 33.1.79 - tel : 01 40 27 22 58
- S. RUSSELL & : Intelligence Artificielle (Pearson).
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
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Lieu(x)
À la carte
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Lieu(x)
Nouvelle-Aquitaine, Paris
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
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Type
Diplôme d'ingénieur
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Lieu(x)
Alternance
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Lieu(x)
Occitanie
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Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
|
Type
Diplôme d'ingénieur
|
Lieu(x)
À la carte
|
||
Intitulé de la formation
Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique Parcours Informatique modélisation optimisation
|
Type
Diplôme d'ingénieur
|
Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Grand-Est
|
|
|
Lieu(x)
À la carte
|
Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Master Réseaux et Objets Connectés
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Intitulé de la formation
Master Systèmes d'Information et Business Intelligence
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| Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Centre(s) d'enseignement proposant cette formation
-
Centre Cnam Paris
- 2021-2022 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
- 2021-2022 2nd semestre : FOAD 100%
Comment est organisée cette formation ?Organisation de la modalité FOAD 100%
:Planning
2ème semestre
- Date de démarrage : 07/02/2022
- Date limite d'inscription : 21/03/2022
- Regroupements facultatifs : aucun
- Date de 1ère session d'examen : 13/06/2022
- Date de 2ème session d'examen : 29/08/2022
Accompagnement
- Plateforme Moodle
Ressources mises à disposition de l'auditeur
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas activités
- Bibliographie et webographie
Modalités de validation
- Contrôle continu
- Examen sur table
Code UE : NFP106-PAR01
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Meziane YACOUB
Semestre 1
