v2.11.0 (5354)

Cours scientifiques - INT23 : Introduction à l'Intelligence Artificielle

Domaine > Sciences et technologies de l'information et de la communication.

Descriptif


L'intelligence Artificielle s'intéresse principalement à la résolution de problèmes, généralement complexes, à l'aide de connaissances générales sur le domaine considéré. Deux questions importantes se retrouvent au coeur de cette activité : Comment formaliser ces connaissances générales ? Comment concevoir des systèmes capables de les exploiter automatiquement pour résoudre les problèmes qui nous intéressent.

Ce cours présente différentes approches possibles. Il met notamment l'accent sur les techniques de résolution à base d'espace d'états, les algorithmes heuristiques, les algorithmes pour les jeux, qui, dans l'ensemble, amènent à résoudre des problèmes sur des structures de graphes. Il présente également, la problématique des systèmes à base de connaissances, où la formalisation des connaissances s'effectue dans des cadres plus "logiques" et où la résolution de problèmes s'apparente à la construction de raisonnements, exploitant ces connaissances logiques, à l'aide de systèmes d'inférence. Les "Systèmes Experts", dont certains, ont suscité beaucoup d'espoirs, en sont une parfaite illustration. Leurs points forts mais aussi leurs limites seront étudiés et quelques directions actuelles de recherche dans ce domaine seront présentées.

Objectifs pédagogiques

Connaître les applications de l’intelligence artificielle à la résolution de problèmes. Maitriser les méthodes de formalisation de problèmes et de représentation des connaissances : représentation à base d’état,  représentations logiques  à base de connaissances. Maitriser les algorithmes de résolution associés à ces représentations : recherche dans des graphes, heuristiques, systèmes d’inférence.

18 heures en présentiel (6 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Stage de communication : 18

effectifs minimal / maximal:

10/30

Diplôme(s) concerné(s)

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Aucun pré-requis pour suivre ce cours en 1ère année.

Règle d'exclusion : UE AOT11 Ou UE AOT12 Ou UE AOT13 Ou UE EPMT11 Ou UE EAT11 Ou UE EAT12 Ou UE CBT11 Ou UE CBT12 Ou UE CBT13 Ou UE CBT14 Ou UE MAT41 Ou UE MAT42 Ou UE MAT43 Ou UE MST31 Ou UE MST32 Ou UE MST33

 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées

Vos modalités d'acquisition :

 Examen final

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
  • Scientifique acquis : 2

Le coefficient de l'UE est : 2

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

- Introduction genérale IA, Formalisation par graphe d'états, Algos de de recherche non informés. Exercices formalisation par graphe d'états
- Introduction Programmation Logique, Relations, Règles,Inférence, Unification, Structures, Listes
- Methodes Heuristiques pour la recherche dans les graphes d'états
- Operateurs - Arithmetique , Algorithmes pour les jeux, Controle Execution, Cut, E/S
- Pb de Satisfaction de Contraintes, Cohérence Locale, Recherche Hybride Pb d'optimisation sous contraintes, Contraintes Globales, Prog Logique Contrainte
- Représentation de connaissances. Algorithmique des systèmes à base de règles. Examen

Mots clés

intelligence artificielle, formalisation et resolution de problèmes, recherche heuristique, systèmes à bases de connaisances, moteur d'inférence

Méthodes pédagogiques

Copies de transparents
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