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Cours (CM) 20h
Cours intégrés (CI) - Travaux dirigés (TD) - Travaux pratiques (TP) 16h
Travail étudiant (TE) - Langue de l'enseignement: Français Niveau de l'enseignement: B2-Avancé - Utilisateur indépendant Description du contenu de l'enseignement
Ce cours est une introduction à l'IA. Il en passera en revue les techniques fondamentales notamment en matière d'apprentissage machine. On y présentera les premières techniques ayant obtenu de bons résultats comme les systèmes experts, des notions fondamentales comme celle de l'entropie de Shannon puis ses applications dans la construction d'arbres de décision. Intelligence artificielle - UFR de mathématique et d'informatique - Université de Strasbourg. On poursuivra l'exploration des techniques d'apprentissage en présentant le k-means et les diagrammes de Voronoï, les réseaux bayesiens, suivis d'une présentation des réseaux neuronaux et leur architecture. Pour finir, on présentera des méthodes stochastiques massivement parallèles inspirées de la nature (optimisation par essaim particulaire, optimisation par colonies de fourmis, évolution artificielle).
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