v2.2.10 (2387)

Parcours de domaine - 3A Par. IA : 3A Parcours Intelligence Artificielle

Descriptif

Le parcours intelligence artificielle a pour objectif de former les futurs ingénieurs aux algorithmes de la décision nécessaires à la conception d’agents informatiques autonomes. Ces algorithmes reposent sur deux principes importants que sont les paradigmes de modélisation et les méthodes de résolution. Dans les deux cas une mathématisation des problèmes est nécessaire pour lever toutes ambiguïtés et en conséquence les méthodes de résolution s’appuient sur des algorithmes numériques qui sont importants de comprendre et maitriser. Cependant, les algorithmes de la décision s’appuient sur des formalisations variées dont les modèles peuvent être déterministes ou probabilistes, s’appuyer sur des modèles ou simplement sur les données. Le parcours IA donne une vue d’ensemble des différents types de modèles permettant de prendre des décisions et de gérer la connaissance. De plus un ensemble d’enseignements de thèmes plus spécifiques comme la vision, le traitement des langages naturels, la maintenance prédictive ou encore la robotique permet d’avoir un aperçu des domaines d’applications des méthodes de l’IA.    
 

Objectifs

Maitriser les algorithmes d’apprentissage automatique

Maitriser les algorithmes de résolution de problèmes de satisfaction de contraintes

Connaître les domaines d’application de l'IA

 

Composition du parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
IA301 Connaissance et raisonnement logique Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA302 Programmation par contraintes Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Julien ALEXANDRE-DIT-SANDRETTO
IA303 Résolution efficace des modèles logiques Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA304 Connaissance et raisonnement probabiliste Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA306 Apprentissage profond Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA307 Programmation GPGPU pour l'apprentissage Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA308 Optimisation et Méta-heuristiques Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA309 Systèmes distribués de contrôle Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA310 Programmation multi-agents Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA312 Traitement Automatique des Langues et apprentissage Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
IA313 Maintenance prédictive Cours scientifique UE d'approfondissement. 24 Alexandre CHAPOUTOT
ROB311 Apprentissage pour la robotique Cours scientifique UE d'approfondissement. 21 Adriana TAPUS
ROB312 Navigation pour les systèmes autonomes Cours scientifique UE d'approfondissement. 28 David FILLIAT
ROB313 Perception pour les systèmes autonomes Cours scientifique UE d'approfondissement. 28 Antoine MANZANERA
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