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Le cours introduit les méthodes quantitatives de l’Intelligence Artificielle qui sont à la convergence de différents domaines : reconnaissance des formes, analyse de données, apprentissage automatique, sciences cognitives etc. Elles sont exploitées en reconnaissance d’images, de la parole, pour la prévision boursière et les moteurs de recherche etc. Le cours décrit les fondements de ces techniques et la programmation de cas pratiques : réseau de neurones pour la classification d’images, petit moteur de recherche, modèle de Markov pour la reconnaissance d’écriture. Ce cours est fondamental pour divers parcours de la filière IAD du M2.
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