Au terme du cours, l'étudiant aura acquis la maîtrise des techniques et les concepts de base de l'Intelligence Artificielle.
L'objectif du cours est d'exposer les techniques de base de l'Intelligence Artificielle.
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.
Le cours est structuré en séances de cours théoriques et séances de travaux pratiques.
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.
S. Russel et P. Norvicq, Artificial Intelligence: a Modern Approach. Pearson, 2016.
| Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
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| Standard | 0 | 4 | ||
| Standard | 1 | 4 |