Acquis d'apprentissage

Au terme du cours, l'étudiant aura acquis la maîtrise des techniques et les concepts de base de l'Intelligence Artificielle.

Une partie du cours consiste en la réalisation d'un projet en groupe, ce qui permet à l'étudiant de développer des "soft skills".

Par ailleurs, l'étudiant sera sensibilisé à l'utilisation parcimonieuse de resources informatiques, que ce soit en temps de calcul, en place mémoire ou en taille de code, et, de ce fait sera sensibilisé au développement durable dans un cadre informatique.



 

Objectifs

L'objectif du cours est d'exposer les techniques de base de l'Intelligence Artificielle.
 

Contenu

Après une introduction au domaine de l'Intelligence Artificielle, le cours s'articule autour de deux parties: (i) d'une part l'étude de techniques de recherche et (ii) d'autre part, l'étude de mécanismes de représentation de connaissances. La première partie aborde les méthodes de recherches exhaustives, heuristiques ainsi que de résolution de contraintes. La deuxième partie étudie les mécanismes de représentation procédurale et déclarative. On y aborde aussi les bases de l'apprentissage automatique. Tout au long du cours, la programmation logique est utilisée comme fil conducteur ainsi que comme support à l'écriture de programmes.

Méthodes d'enseignement

Le cours est structuré en séances de cours théoriques et séances de travaux pratiques.

Méthode d'évaluation

L'étudiant est évalué sur la remise de travaux à réaliser durant le semestre ainsi que d'un examen oral où il est amené à défendre ces travaux ainsi qu'à répondre à des questions sur la matière vue au cours.

Les travaux à réaliser exigeant une implication certaine de l'étudiant durant tout le quadrimestre, en application de l'article 32, paragraphe 1 du Règlement des études et des examens, seuls les travaux de qualité suffisante (sanctionnés par une note supérieure à 5/20) pourront être représentés en 2e session.

Sources, références et supports éventuels

S. Russel et P. Norvicq, Artificial Intelligence: a Modern Approach. Pearson, 2016.

Langue d'instruction

Anglais
Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Master 60 en sciences informatiques (horaire décalé) Standard 0 4
Master 60 en sciences informatiques (horaire décalé) Standard 1 4