Master Sciences, Technique, Santé



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Nom de l’UE : Cognition et Connaissance
Nombre de crédits : 3
Contact :

Nom & Prénom(s) : MILLE Alain

Tél. : 04 72 44 58 24

email : alain.mille@liris.cnrs.fr

Autre(s) intervenant(s) : Pierre Lescane


Contrôle des connaissances

Exposés et Examen




Programme – contenu détaillé de l’UE

1.  Objectif


Les étudiants devront savoir expliquer comment Sciences Cognitives et Intelligence Artificielle sont associées, devront savoir décrire comment fonctionne une inférence ontologique, comment fonctionne un raisonnement analogique, devront savoir présenter les différentes facettes d’un problème d’ingénierie des connaissances.

2.  Introduction  au cours


S’il existe un domaine de l’informatique riche en débats et fertile en espoirs comme en déception, c’est bien celui de tenter d’établir une « Intelligence Artificielle ».

Le fait de considérer une « Intelligence Artificielle » amène fatalement à considérer le caractère « computationnel » de l’homme qui fait preuve d’intelligence.

La première partie du cours s’intéressera aux efforts déployés pour modéliser les fonctions cognitives sous une forme « computationnelle » propice à une mécanisation et par suite à inspirer la création d’une intelligence artificielle. Abstraction (connaissance sur la représentation du monde) et raisonnement (calculs plus ou moins conscients) seront considérés ici comme composantes de comportements « intelligents ».

Le caractère réductionniste de ces modèles est admis mais ils permettent de concevoir des éléments d’une « intelligence » sous forme de calculs sur des « formes » inscrites représentant les connaissances.

La deuxième partie du cours s’intéressera  donc à la manière dont en informatique on s’attache à représenter la connaissance et les calculs afférents permettant d’approcher cette intelligence artificielle (par définition). Nous concentrerons notre exposé d’une part sur la notion d’ontologie et d’inférence ontologique et d’autre part sur les modèles analogiques de raisonnement.

La troisième partie du cours traitera de ce qu’il est convenu d’appeler l’Ingénierie des Connaissances et qui s’intéresse à gérer au mieux les relations qu’il faut établir entre des modèles formels (objets de calculs) et l’interprétation par l’homme. Les relations entre inscriptions de la connaissance, les calculs qui peuvent être réalisés sur les relations construites sur ces inscriptions et l’interprétation qu’en fera l’homme seront abordés au travers d’exemples applicatifs.


3.  Méthode d’enseignement


Outre les exposés du cours, il sera demandé aux étudiants de faire des fiches résumées d’articles qui leur seront distribués.

4.  Plan détaillé du cours

41. Session Intelligence Artificielle ?


Nous faisons un rappel rapide de l'histoire de l'IA et de ses principes fondateurs. La situation de l'IA au sein des autres domaines scientifiques (maths, informatique, robotique, sciences cognitives, etc) introduira la suite du cours en discenant ce que l'on peut considérer comme les acquis de l'IA et les enjeux actuels.

42  Session Rappel sur les bases logiques de l'IA


C'est pour permettre au groupe d'harmoniser un minimum ses connaissances sur le sujet. Nous reprendrons ici les fondements logiques de l'IA, le principe de résolution de problème, d'inférence, de moteur d'inférences. L'approche logique sera "discutée". La résolution de problème par les approches combinatoires fait l'objet d'un autre cours de la filière et sera donc présentée seulement dans ses enjeux.

43 Session Connaissance et représentation de la connaissance 1


Dans le cadre de l'inférence logique, de nombreux travaux sur la représentation de la connaissance ont abouti à des formalismes et des langages de représentation. Nous en reprendrons le fil pour en montrer tout à la fois la puissance d'expression et de calcul et les limites cognitives qu'elles montrent. La notion de réseau sémantique sera abordé à cette occasion.

44 Session Connaissance et représentation de la connaissance 2


Graphes conceptuels, logique terminologique, les outils de la représentation de la connaissance.  Ontologies ?

45 Session Ingénierie des connaissances


Une ingénierie des connaissances est-elle possible ? Comment considérer des inscriptions de connaissances comme supports possibles de raisonnement et construire des systèmes qui les gère et les exploite en tant que telles ? Tel est le sujet de ce cours qui fera un bilan des travaux sur le sujet et un état de l'art de la question aujourd'hui. Présentation empruntée à la communauté d'acquisition des connaissances    

46 Session Intelligence artificielle et sciences cognitives


Il s'agit de mettre en évidence le mouvement actuel qui re-trouve les racines de l'IA fondatrice en remettant en question fondamentalement la notion de résolution de problème s'appuyant sur la métaphore du "cerveau-ordinateur" pour proposer un autre point de vue émergentiste de la connaissance "en situation. Les notions actuellement en discussion de cognition située et distribuée seront au centre de cette séance.

47 Session Réseaux de neurones temporels


La prise en compte du temps dans les modeles de neurones appeles "spiking neurons" conduit a des reseaux connexionnistes beaucoup plus riches et potentiellement plus puissants que les reseaux de neurones classiques. Cependant, le controle de la dynamique des activations et, surtout, la modelisation de la plasticite synaptique posent de nouveaux problemes, que nous etudierons dans ce cours

48 Session Logique épistémique


Savoir que l'on sait, croire que l'on sait ? Comment exprimer ces notions pour représenter des connaissances. Cette approche est à la base de nombreux travaux sur les logiques modales.

49-a, 49-b Sessions "Tutoriaux IA"


Dans ces sessions, ce sont les étudiants qui organisent des synthèses  sur un sujet qu'ils auront choisis / liste fournie.
Un document de 4 pages accompagnera l'exposé avec une bibliographie/webiographie. (Times 11, simple interligne). Colonage libre.
Compétences acquises
Méthodologiques : Structuration d’une question de recherche dans le domaine de l’IA. Construction d’un discours explicatif pédagogique sur des questions de recherche en IA (Tutoriaux IA).
Techniques : Cours magistral, étude d’articles, synthèse sur des thèmes scientifiques


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