Intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui de plus en plus présente dans le quotidien et les applications informatiques utilisées par le grand public.

L’objectif de cette UE est de donner un panorama des différents aspects de l’intelligence artificielle.

En particulier, les étudiants se familiariseront avec des sujets tels que :

  • la notion d’agent intelligent,
  • les algorithmes de recherche pour la résolution de problèmes (parcours en largeur et en profondeur, A*),
  • les stratégies de jeux (minimax,… ),
  • le raisonnement automatique,
  • la modélisation de l’incertain (probabilités, réseaux bayésiens…),
  • l’apprentissage supervisé (discrimination, régression) et l’évaluation de la qualité des modèles de prédiction,
  • l’apprentissage non supervisé et la fouille de données (clustering, estimation de densité… ).

Prérequis

Notions de base en algèbre linéaire et algorithmique.

Acquis d’apprentissage

  • Définitions de l’IA et de ses divers aspects.
  • Techniques de recherche de chemin dans un graphe.
  • Technique de classification.
  • Technique de régression linéaire.
  • Technique de clustering.

Compétences visées

  • Formuler un problème d’IA ou d’apprentissage à partir d’un problème concret.
  • Identifier les approches d’IA adaptées à un problème.
  • Appliquer une méthode d’apprentissage.
  • Appliquer une méthode de fouille de données.
  • Évaluer les performances d’un modèle de prédiction.