NFP106

Intelligence artificielle


6 crédits Meziane YACOUB EPN05 - Informatique Unité d'enseignement de type cours

Publié Du 01-09-2007 au 31-08-9999

Prérequis

Enseignement de base en intelligence artificielle, ce cours s'adresse aux étudiants n'ayant reçu aucune formation dans cette discipline et ayant le niveau de fin de cycle probatoire en informatique.

Objectifs pédagogiques

Ce cours présente les principes des grandes méthodes de l'intelligence artificielle et explique comment les appliquer pour résoudre des problèmes n'ayant pas de solution algorithmique.

Contenu

Introduction
Définition de l'intelligence artificielle.
Agents intelligents : définition, rationalité, types d'environnements, structure des agents.
Résolution de problèmes
Stratégies d'exploration non informées.
Stratégies d'exploration  informées (heuristiques) : exploration A*.
Algorithmes d'exploration locale : hill-climbing, recuit simulé, algorithmes génétiques.
Problèmes à satisfaction de contraintes : exploration avec backtracking, exploration locale.
Exploration en situation d'adversité (les jeux) : algorithme minimax, élagage alpha-bêta.
Agents fondés sur les connaissances
Représentation des connaissances et inférence.
Systèmes experts.
Apprentissage
Apprentissage supervisé : arbres de décisions, réseaux de neurones.
Apprentissage non-supervisé.
Apprentissage par renforcement.

Secrétariat accès 33.1.79 - tel : 01 40 27 22 58
   

Bibliographie

TitreAuteur(s)
Intelligence Artificielle (Pearson).S. RUSSELL & P. NORVIG

Thésaurus du Cnam :

  • Intelligence artificielle
  • Heuristique
  • Résolution de problèmes
  • Agent intelligent
  • Méthode heuristique
  • Système expert

Thésaurus Formacode :

  • 15099 - résolution problème
  • 31019 - système expert
  • 11050 - mathématiques informatiques

Secrétariat

Libellé
EPN05 - Informatique
Nom du contact
Swathi RANGANADIN RAJASELVAM
Numéros de téléphone
01 40 27 22 58
Adresse postale
2 rue Conté
Paris 75003