Introduction à l’intelligence artificielle

1er cycle

Sigle GPA671 Responsable Département de génie des systèmes Cycle 1 er Crédits 3 Charge de travail Cours (39h) Laboratoire (24h) Travaux personnels (72h) Plan du cours Site du cours Horaire GPA671 - Introduction à l’intelligence artificielle Ce cours vise à identifier, analyser et appliquer les principaux modèles neuroniques et statistiques en intelligence artificielle afin de résoudre des problèmes d'ingénierie, notamment en reconnaissance de formes, à l'aide d'une méthodologie expérimentale rigoureuse. Au terme de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de : décrire les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage machine; analyser des problèmes d'ingénierie à l'aide de modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé; choisir un modèle neuronique ou statistique approprié pour un problème de reconnaissance de formes; évaluer la performance des modèles d'intelligence artificielle à l'aide de mesures et de protocoles expérimentaux;< concevoir et entraîner des modèles neuroniques pour le traitement de données mettre en oeuvre des modèles d'apprentissage machine à l'aide d'outils logiciels spécialisés. Éléments de contenu : fondements de l'intelligence artificielle, Apprentissage supervisé et non supervisé, Méthodologie expérimentale et validation croisée, Extraction et sélection de caractéristiques, Réseaux de neurones artificiels, Apprentissage profond et réseaux convolutifs, Machines à vecteurs de support, Classificateurs statistiques bayésiens, Algorithmes k-moyennes et k-plus-proches-voisins, Analyse et représentation de données, Mesures de performance et matrices de confusion, Outils logiciels Python, scikit-learn et PyTorch.