Master Sciences, Technique, Santé


Nom de l’UE : Mif24 - Techniques et applications de l’intelligence artificielle



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Nom de l’UE : Mif24 - Techniques et applications de l’intelligence artificielle


Nombre de crédits : 3

UFR de rattachement : UFR Informatique


Responsables d’UE : Alain Mille Tél. : 04 72 44 58 24 Mèl. : alain.mille@liris.cnrs.fr

Contact formation : Behzad Shariat Tél. : 04 72 43 13 11 Mèl. : behzad.shariat@liris.cnrs.fr


Enseignement présentiel : 30 heures

Répartition de l’enseignement présentiel :

Cours Magistraux 15 heures

Travaux Dirigés 15 heures

Travaux Pratiques heures

Contrôle des connaissances


Contrôle continu : coefficient 0,3

TP et projet



Examen terminal : coefficient 0,7



Type de l’UE

Obligatoire : NON  Formation : Parcours :

Optionnelle : OUI Formation : MASTER mention informatique Parcours : Général

Place de l’UE dans le parcours : M1 Semestre : S2

Modalités d’accès à l’UE (pré-requis conseillés) : OUI Lesquels : bases de l’IA


Programme – contenu de l’UE

Ce module optionnel constitue une ouverture vers les techniques de l’IA les plus récentes et intégrées dans la réalité des entreprises. Chaque année 3 facettes techniques sont choisies parmi les 8 suivantes (en réalité, cette liste peut évoluer en fonction de l’émergence d’autres TIA maîtrisées dans les laboratoires associés à l’UFR) :

- Le raisonnement à partir de cas et à partir de l’expérience (Bases du RàPC / Cycle de raisonnement / Ingénierie de la connaissance du RàPC / Applications du RàPC)

- Les Systèmes Multi-Agents (Agents cognitifs / Agents réactifs / L’ingénierie des SMA / Applications des SMA)

- Logiques non classiques (Logiques modales / Logiques temporelles / Applications des logiques non classiques)

- Techniques et algorithmes de raisonnement (Subsomption / Raisonnement pour la classification / Raisonnement sur les objets / Application à l’exploitation d’ontologies)

- Systèmes d'annotations (Les principes de l'annotation de documents / Technologies et techniques d'annotation pour le web sémantique / Travaux pratiques : annotations web / Annotations de documents multimédia et hypermédia)

- Représentation de connaissances causales (Réseaux bayésiens / Ingénierie des réseaux bayésiens / Aide à la décision / Réseau bayésien / Application des réseaux bayésiens)

- Techniques d’apprentissage artificiel (Apprentissage a partir d'exemples, supervise ou non / Réseaux de neurones artificiels / Problématique de la généralisation / Algorithmes génétiques / Applications de l’apprentissage artificiel)

- Techniques de fouille de données (Préparation des données / Algorithmes de base / Ingénierie de la fouille de données / Applications de la fouille de données)


Compétences acquises
Méthodologiques :

Modélisation de connaissances pour la résolution de problème

Ingénierie des systèmes à base de connaissance

Ingénierie de la découverte de connaissances


Techniques : RàPC, SMA, ontologies, annotations, apprentissage automatique
Secteur d’activité concerné et compétences métier acquises : Aide à la décision dans l'entreprise / Recherche d'information par le contenu (web sémantique) / Résolution de problèmes, systèmes experts



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