Modélisation des fonctions cognitives

Informations

Langue d'enseignement : Anglais
Crédits ECTS: 6

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 51 heures et 30 minutes
  • Temps de travail personnel : 100 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
L'objectif de cet enseignement est une spécialisation dans le domaine de la modélisation informatique des fonctions cognitives incluant:

- Les Logiques pour l’intelligence artificielle : Etude des différentes logiques. Raisonnements probabilistes et réseaux Bayésiens;

- Les fonctions perceptives (visuelle) et motrices dans leurs aspects les plus intégrés et en mettant l’accent sur les mécanismes « top-down » (vision) et d’intégration perceptivo-motrice (UE complémentaire de l’UE « perception / Action » de Licence, traitant des mécanismes plus élémentaires) avec en corolaire les modèles de vision artificielle.

- Les différents modèles intégrateurs et/ou explicatifs. Architectures et modes d’apprentissages des réseaux de neurones formels. Application aux mémoires associatives (Hopfield, BAM), comprendre les limitations des mémoires associatives ; modéliser un problème relevant d’un autre champ disciplinaire (psychologie, neurosciences) et confronter les résultats obtenus par la modélisation avec les résultats théoriques. En tirer les conséquences.

Compétences :
  • Etre capable de travailler en équipe

  • Savoir construire et rédiger un état de l'art
  • Utiliser efficacement les connaissances, méthodes et outils pour analyser la problématique (professionnelle ou de recherche) et rechercher des solutions opérationnelles
  • Faire preuve de capacité d’analyse et de synthèse à l’écrit et à l’oral

  • Connaitre et utiliser les outils d’évaluation comportementale (questionnaires, tests psychométriques, actimétrie, mouvements oculaires etc.) et physiologique (réponse éléctrodermale, température, rythme cardiaque, EEG,etc.) pour différents types de publics (utilisateurs jeune, enfants, adolescents, personne âgée, personne handicapée ou avec maladie chronique, etc.)
  • Sélectionner et mettre en oeuvre des méthodes formelles de modélisation et simulation de systèmes neurobiologiques et neurophysiologiques (approches neurocomputationnelles) en lien avec la cognition

  • Maîtriser les modèles neurocognitifs du fonctionnement normal et du fonctionnement pathologiques (pour les pathologies à plus haute incidence), et les modèles neuropsychologiques de la compensation environnementale et cognitive
  • Connaissances fondamentales dans les différents champs théoriques de la discipline (psychologie clinique, neuropsychologie, psychologie cognitive, psychologie du développement, psychologie différentielle, psychologie sociale, psychologie du travail et des organisations, psychologie de la santé, psychologie de l’éducation, psycho-ergonomie, psychopathologie, etc.), de leurs courants épistémologiques et de leurs approches méthodologiques.
  • Mettre en œuvre des techniques de programmation (java, python).
  • Mobiliser des concepts mathématiques pour modéliser, analyser et résoudre des problèmes simples de façon déterministe ou stochastique dans les domaines des sciences cognitives.

Organisation pédagogique

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

Contrôle des connaissances

Session 1

> Projet coef. 0,50

> Contrôle continu coef. 0,50

Session 2

> Devoir surveillé 2h coef. 1,00

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