Intelligence artificielle

Code UE : NFP106

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable national

Meziane YACOUB

Responsable opérationnel

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.

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.

Contenu

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
   

Bibliographie

  • S. RUSSELL & P. NORVIG : Intelligence Artificielle (Pearson).

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

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

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UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2019-2020 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
        • 2020-2021 1er semestre : Présentiel soir ou samedi