| Libellé du cours : | Intelligence artificielle |
|---|---|
| Département d'enseignement : | MIN / Mathématiques - Informatique |
| Responsable d'enseignement : | Monsieur THIERRY FRICHETEAU / Monsieur THOMAS BOURDEAUD HUY |
| Langue d'enseignement : | Français |
| Ects potentiels : | 2 |
| Grille des résultats : | |
| Code et libellé (hp) : | CDLAB_IA - Intelligence artificielle |
Equipe pédagogique
Enseignants : Monsieur THIERRY FRICHETEAU / Monsieur THOMAS BOURDEAUD HUY / Monsieur PASCAL YIM
Intervenants extérieurs (entreprise, recherche, enseignement secondaire) : divers enseignants vacataires
Résumé
L’intelligence artificielle a connu un développement spectaculaire ces dernières années, en particulier avec les technologies de deep learning. Ce module a pour objectif d’introduire les principales notions, avec une approche davantage pratique que théorique.
Objectifs pédagogiques
À l’issue du cours, l’élève sera capable de : - Traiter et visualiser un dataset (ensemble de données) - Choisir une méthode appropriée pour analyser les données - Résoudre un problème de prédiction ou de classification à partir des données - Résoudre un problème combinatoire avec la programmation par contraintes - Traiter un problème d’analyse du langage naturel (e.g. chatbot, analyse du sentiment) - Analyser et synthétiser les résultats Il aura par ailleurs progressé dans sa capacité à comprendre et formuler un problème, à proposer un ou plusieurs scénarios de résolution puis à le(s) concrétiser.
Objectifs de développement durable
Modalités de contrôle de connaissance
Contrôle Continu
Commentaires:
Ressources en ligne
Ressources en ligne : - Mises à disposition sur Moodle : datasets, MOOCs, documentation, articles - Distribution Anaconda, Jupyter, Scikit learn - Keras/Tensorflow pour le deep learning - Librairie spaCy pour le langage naturel - Librairie ORtools pour la programmation par contraintes - Dialogflow pour le développement de chabot
Pédagogie
Séquencement / modalités d'apprentissage
| Nombre d'heures en CM (Cours Magistraux) : | 0 |
|---|---|
| Nombre d'heures en TD (Travaux Dirigés) : | 48 |
| Nombre d'heures en TP (Travaux Pratiques) : | 0 |
| Nombre d'heures en Séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures en Demi-séminaire : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TEA (Travail En Autonomie) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en TNE (Travail Non Encadré) : | 0 |
| Nombre d'heures en CB (Contrôle Bloqué) : | 0 |
| Nombre d'heures élèves en PER (Travail PERsonnel) : | 0 |
| Nombre d'heures en Heures Projets : | 0 |
Pré-requis
Notions de statistiques et calcul matriciel