Ce cours est une introduction à divers domaines classiques de l'Intelligence Artificielle (agent intelligent, métaheuristiques, IA dans les jeux, connaissance et raisonnement).
- Titulaire: Hadrien MELOT
- Constraint Satisfaction Problems
- Graphs as models for planning, probability reasoning and deep learning
- Approximation algorithms
- AI for discovery in extremal graph theory
- Titulaire: Hadrien MELOT
Ce cours est une introduction à divers domaines classiques de l'Intelligence Artificielle (agent intelligent, métaheuristiques, IA dans les jeux, connaissance et raisonnement, machine learning).
- Titulaire: Hadrien MELOT
Le cours comprendra un exposé et des exercices sur les aspects:
- introduction et identification des cas d'applications qui justifient ce type d'approche.
- préparation de jeux de données d'apprentissage.
- définition d'architectures algorithmiques appropriées.
- expérimentation au sein d'écosystèmes logiciels, matériels et cloud.
- Titulaire: Stéphane DUPONT
Objectifs du cours.
Etre capable de:
- comprendre un algorithme
- concevoir un algorithme (efficace)
- écrire un programme
Le langage de programmation utilisé est le Python.
- Titulaire: Hadrien MELOT
- Assistant: Sébastien BONTE
- Assistant: Guillaume CARDOEN
- Assistant: Valentin DUSOLLIER
Le projet d'informatique a pour but de mettre en pratique les notions vues dans les cours de Programmation et Algorithmique 1 et 2, en particulier la programmation orientée objets.
Il consiste en la réalisation complète d'un programme de taille relativement importante, écrit en Java, et selon un processus de développement itératif.
- Titulaire: Hadrien MELOT
- Assistant: Romain ABSIL
- Assistant: Sébastien BONTE
- Assistant: Guillaume CARDOEN
- Assistant: Jeremy DUBRULLE
- Assistant: Valentin DUSOLLIER
- Assistant: Pierre HAUWEELE