v2.11.0 (5674)

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

 

Diplômes concernés

Mots-clés

Réseau de neurones, Ontologie et connaissance, Modèles logiques, Apprentissage automatique, Programmation multi-agent

Composition du parcours

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
APM_5AI01_TP Logics and Symbolic AI : knowledge representation and rea... Cours scientifiques 24
APM_5AI04_TP Modèles probabilistes et apprentissage automatique Cours scientifiques 24
APM_5AI07_TP Programming with GPU for Deep Learning Cours scientifiques 24
APM_5AI18_TP Reinforcement learning Cours scientifiques 24
APM_5AI29_TP Language Models and Structured Data Cours scientifiques 24
CSC_5AI06_TP Deep learning I Cours scientifiques 24
CSC_5AI12_TP Natural Language Processing Cours scientifiques 24
CSC_5IA02_TA Programmation par contraintes Cours scientifiques Computer Science UE d'approfondissement. 24 Goran FREHSE,
François GOULETTE
CSC_5IA05_TA Apprentissage pour la robotique Cours scientifiques Computer Science UE d'approfondissement. 21 Sao Mai NGUYEN
CSC_5IA13_TA Maintenance prédictive Cours scientifiques Computer Science UE d'approfondissement. 21 François GOULETTE
CSC_5IA21_TA Projet IA Projet Computer Science 30 Alexandre CHAPOUTOT,
Gianni FRANCHI,
Goran FREHSE,
François GOULETTE
CSC_5IA23_TA Deep learning based computer vision Cours scientifiques Computer Science, Sciences et technologies de l'information et de la communication UE d'approfondissement. 21 Gianni FRANCHI
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