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Outils mathématiques pour l’optimisation numérique et combinatoire

Code UE : RCP219-PAR01

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable(s)

Agnes PLATEAU ALFANDARI

Public, conditions d’accès et prérequis

Connaissances de base en informatique (programmation, algorithmique, bases de données) et en mathématiques pour l’informatique (Licence en mathématique ou équivalent ingénieur niveau bac+4 ou bac+5).

Objectifs pédagogiques

L'objectif de cette UE est de former les auditeurs aux méthodologies fondamentales pour l’élaboration des algorithmes d’Intelligence Artificielle. Nous nous focaliserons sur les outils mathématiques liées à l’optimisation que nous séparons en deux blocs théoriques et 1 bloc applicatif.

Mots-clés

Blocs théoriques :
  • L’optimisation convexe  qui décrit les algorithmes d’optimisation continue utilisés comme brique les algorithmes de résolution de problèmes d’optimisation combinatoire et d’apprentissage : conditions d’optimalité, algorithme de Newton, algorithmes de gradient, algorithme du simplexe, et algorithmes de points intérieurs. L’objectif est de savoir adapter ces algorithmes à l’application considérée et de les mettre en œuvre.
  • L’optimisation discrète : qui a un double objectif de modélisation et de résolution de problèmes structurellement discrets dont les applications sont nombreuses (réseaux sociaux, systèmes communicants et interactifs) : algorithmique de graphes et de chemins, heuristiques et métaheuristiques, et programmation dynamique.
Bloc applicatif :
  • Mise en œuvre des outils d’optimisation : L’objectif de ce bloc est de maîtriser sur une application les outils présentés dans les deux premiers blocs. Pour cela deux compétences seront attendues : la modélisation d’une application et sa résolution exacte via l’utilisation de logiciels de résolution de problèmes d’optimisation et approchée par l’implémentation d’une heuristique appropriée.

    Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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    Intitulé de la formation Certificat de spécialisation Intelligence artificielle et calcul scientifique
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    Lieu(x) À la carte
    Lieu(x) Paris
    Entrée Sans niveau spécifique
    Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

    Contact

    EPN05 - Informatique
    2 rue Conté
    75003 Paris
    Tel :01 40 27 22 58
    Swathi Rajaselvam
    Voir le site

    Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

    • Centre Cnam Paris
      • 2022-2023 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
      • 2022-2023 2nd semestre : FOAD 100%
      Comment est organisée cette formation ?

      Organisation de la modalité FOAD 100%

      Planning

      Aucun planning pour le moment

      Précision sur la modalité pédagogique

      • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

      Organisation du déploiement de l'unité

      • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

      Modes d'animation de la formation

      • Messagerie intégrée à la plateforme
      • 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)
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