Intelligence artificielle
NFP106
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.
Public et conditions d'accès :
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.
Méthodes de validation :
Examen final (sur table)
Contenu de la formation :
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.
Bibliographie :
- S. RUSSELL & P. NORVIG: Intelligence Artificielle (Pearson).
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :
- CS9700A : Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
- MR11607A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Sécurité informatique, cybersécurité et cybermenaces en Bretagne
- CYC9102A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
- MR11602A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Recherche opérationnelle
- MR11603B : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence HTT
- MR11604A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
- MR11605A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Préparation à l'agrégation en informatique
- MR11606A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Réseaux et objets connectés
- MR14601A : Master Sciences, technologies, santé mention réseaux et télécommunication parcours Systèmes de télécommunications mobiles
- MR11604C : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données En alternance à Albi
