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Sigle : INF1183 Gr. 01 Titre : Intelligence artificielle Session : Automne 2018 Horaire et local Professeur : Benyahia, Ilham | ||||
1. Description du cours paraissant à l'annuaire : | ||||
ObjectifsFamiliariser l'étudiant avec les techniques de base utilisées dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Savoir choisir et appliquer les différentes approches d'IA en fonction du problème à résoudre. ContenuConcepts et méthodes de l'IA. Structures de représentation des connaissances : réseaux sémantiques, graphes conceptuels. Techniques de raisonnement : logique des prédicats du premier ordre, logique clausale, techniques d'inférence et stratégies de contrôle, raisonnement probabiliste. Méthodes de recherche heuristique. Systèmes experts. Introduction à la planification. Méthodes d'apprentissage automatique. Applications : robotique, reconnaissance des formes, traitement d'images et de la langue naturelle, forage de données. Outils et environnements d'expérimentation. | ||||
2. Objectifs spécifiques du cours : | ||||
Les objectifs spécifiques seront : 1. Acquérir des connaissances sur les techniques de résolution propres aux systèmes intelligents 2. Maitriser le fonctionnement et appliquer les méthodes de résolution de problèmes basées sur diverses approches telles que raisonnement, logique des prédicats, heuristiques de recherche, apprentissage, etc. 3. Être capable de comparer et distinguer les méthodes de résolution par l'intelligence artificielle selon les types de problèmes et les contraintes des solutions à chercher 4. Être capable de choisir le type de représentation des connaissances qui sera adéquat pour la méthode de résolution qui sera identifiée 5. Être capable d'identifier les techniques IA dans une application donnée 6. Expérimenter des outils de résolution de problèmes par des techniques d'intelligence artificielle | ||||
3. Stratégies pédagogiques : | ||||
Les formules pédagogiques suivantes seront utilisées :
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4. Heures de disponibilité ou modalités pour rendez-vous : | ||||
Sur rendez-vous (ilham.benyahia@uqo.ca). | ||||
5. Plan détaillé du cours sur 15 semaines : | ||||
Semaine | Thèmes | Dates | ||
1 |
Introduction
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10 sept. 2018 | ||
2 |
Méthodes de résolution de problèmes
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17 sept. 2018 | ||
3 |
Connaissances et raisonnements
Test 1 (Évaluation formative). Durée : 30 min |
24 sept. 2018 | ||
4 |
Connaissances et raisonnements (suite)
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01 oct. 2018 | ||
5 |
Semaine d'études |
08 oct. 2018 | ||
6 |
Méthodes de recherche
Test 2 – Durée : 1 heure Mini-projet : Remise de l'énoncé |
15 oct. 2018 | ||
7 |
Méthodes de recherche (Suite)
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22 oct. 2018 | ||
8 |
Représentation et acquisition des connaissances
Test 3 (Évaluation formative). Durée : 30 min |
29 oct. 2018 | ||
9 |
Les systèmes à base de connaissances
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05 nov. 2018 | ||
10 |
Environnements : outils et méthodologies de développement pour l’IA
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12 nov. 2018 | ||
11 |
Méthodes d'apprentissage
Test 4 – Durée : 1 heure |
19 nov. 2018 | ||
12 |
Méthodes d'apprentissage
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26 nov. 2018 | ||
13 |
Applications
Présentations orales (groupe 1) ** ** Selon le nombre d’étudiants, une seconde présentation aura lieu à la prochaine séance. |
03 déc. 2018 | ||
14 |
Présentations orales (groupe 2) Remise des travaux du mini-projet des deux groupes |
10 déc. 2018 | ||
15 |
Examen final |
17 déc. 2018 | ||
6. Évaluation du cours : | ||||
L'évaluation est l'appréciation du niveau d'apprentissage atteint par l'étudiant par rapport aux objectifs des cours et des programmes. Dans le cas spécifique du cours Intelligence artificielle, l'attribution des notes se fera selon la répartition suivante :
Les deux travaux doivent être faits en équipe de trois étudiants pour mieux acquérir les méthodes de travail en groupe. Les modalités et exigences du travail en équipe seront communiquées en même temps que l’énoncé. | ||||
7. Politiques départementales et institutionnelles : | ||||
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8. Principales références : | ||||
Note de cours - Manuel obligatoire
Autres références recommandées
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9. Page Web du cours : | ||||
http://moodle.uqo.ca/course/view.php?id=6130 |