Intelligence artificielle

Code

NFP106

Domaine

Informatique Télécoms Médias numériques Cybersécurité

Description

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.

Finalité

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.

Description des modalités d'évaluation

Examen final (sur table)

Public

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.