Intelligence artificielle

Informations

Langue d'enseignement : Français
Crédits ECTS: 3

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 30 heures
  • Temps de travail personnel : 45 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
Objectifs pédagogiques : Prise de décision dans un environnement à information complète ou incomplète

En fonction de la problématique choisie par l'intervenant (jeu, agent dans un environnement partiellement observable), il s’agira de construire un module de décisions basé sur un système de productions, un réseau de neurones, ou utilisant le résultat d'une sélection par algorithme génétique. La réalisation informatique, par groupe de 2 ou 3 étudiants, sera guidée et contrôlée tout au long du semestre.

A l'issue de cet enseignement, l'étudiant devra connaître les performances et limitations de l'IA par la pratique, savoir produire un code répondant à des besoins fonctionnels validés par des tests.

Compétences :
  • Connaître le ou les champs professionnel(s) associé(s) à la discipline.
  • Être en capacité d'investir ses connaissances et aptitudes dans le cadre d'une mise en situation professionnelle.
  • Travailler en équipe dans différents contextes, y compris avec des personnes issues de disciplines différentes : s'intégrer, se positionner, collaborer, communiquer et rendre compte.

  • Maîtriser l'expression écrite et orale de la langue française et ses techniques d'expression
  • Identifier et sélectionner diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet
  • Développer une argumentation avec esprit critique
  • Construire et illustrer un exposé adapté à l’objet, aux circonstances et au public ; prendre la parole en public ou en équipe
  • Etre capable de travailler en équipe
  • Maîtriser l'environnement numérique de travail, découvrir et utiliser l'ensemble des outils mis à disposition des étudiants par l'université
  • Savoir utiliser les outils de la recherche documentaire mis à la disposition par la bibliothèque universitaire
  • Penser la complexité et la pluridisciplinarité

  • Mettre en œuvre des outils mathématiques et informatiques pour des applications relevant du domaine des sciences cognitives, de l’économie et de la gestion.
  • Construire et rédiger une démonstration mathématique rigoureuse
  • Mobiliser des concepts mathématiques pour modéliser, analyser et résoudre des problèmes simples de façon déterministe ou stochastique dans les domaines des sciences cognitives, d'économie et de gestion.
  • Appliquer des techniques d'induction de type statistique tout en maîtrisant leurs limites et leurs risques.
  • Mettre en œuvre des techniques de programmation (objet) dans des langages de calcul comme scilab, R, python.
  • Mettre en œuvre des outils mathématiques et informatiques pour des applications relevant du domaine des sciences cognitives, de l’économie et de la gestion.
  • Etre capable de traduire un modèle mathématique en une maquette logicielle fonctionnelle, dans les domaines des sciences cognitives, d'économie et de gestion.
  • Maîtriser les concepts de base des architectures logicielles, aussi bien pour les langages de programmation modulaires que pour les langages par objets.
  • Mettre en oeuvre des techniques algorithmiques spécifiques dans le domaine des sciences cognitives (réseau de neurones, algorithmes génétiques, etc)

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Session 1:

Contrôle continu (1): projet + oral

Session 2:

examen final 1h30 (1)

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Marc-Michel Corsini

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements