Intelligence artificielle

Ce cours permettra aux étudiants de s'initier aux bases de l'intelligence artificielle. Quatre thèmes seront abordés, 

• La recherche et la planification ; en abordant des sujets tels que la recherche informée, l e CSP et la recherche locale, les jeux et la recherche adversariale.
• Raisonnement probabiliste ; l’accent sera mis sur les réseaux bayésiens, leur structure et la manière d’effectuer des inférences.
• La prise de décision en situation d'incertitude ; avec des sujets comme les processus de décision de Markov et l'apprentissage par renforcement.
• Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique en général, ainsi qu’un certain nombre de méthodes, comme le classificateur Bayésien naïf et les perceptrons, seront abordés.

Avec ce cours, les étudiants doivent avoir suffisamment de connaissances et de compétences techniques pour travailler dans des projets liés à l'IA et réussir des cours liés à l'IA dans le programme Master CS de l'ULB et d'autres universités.

 

Connaissances et compétences pré-requises ou co-requises

Programmation, algorithmique, probabilités et mathématiques de base.

Cours pré-requis

Sessions théoriques (24h) et exercices (24h) et 2 hackathons

• La séance théorique, hebdomadaire, aborde la matière.
• Les exercices, également hebdomadaires, permettent aux étudiants de résoudre des problèmes liés à chaque partie du cours.
• Durant l'année, deux hackathons seront organisés. Ils permettront aux étudiants de démontrer leur capacité à transposer les concepts vus en cours en un système fonctionnel.

Références, bibliographie et lectures recommandées

Ce cours utilise le livre AI - a Modern Approachl, 4ème édition mondiale. Il existe une version anglaise et française de ce livre.  Vous pouvez également acquérir une version en ligne via ce lien.

La bibliothèque des sciences et technologies de l'ULB devrait disposer de 4/5 exemplaires de ce livre.

Support(s) de cours

• Université virtuelle

Informations complémentaires

Tous les informations liées à ce cours sont disponible sur UV.

Contacts

Tom.Lenaerts@ulb.be

Campus

Plaine

Méthode(s) d'évaluation

• Examen écrit
• Travail de groupe

Examen écrit

Travail de groupe

L'examen comporte deux parties.

• L'examen organisé en janvier porte sur la partie d'exercices du cours.
• Au cours de l'année, deux hackathons seront organisés au cours desquels des équipes d'étudiants mettront en œuvre une solution à un problème en s'appuyant sur les connaissances acquises pendant le cours.

Il n’y a pas de deuxième session pour les hackathons ; la note obtenue à cette partie sera donc reportée à la deuxième session.

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

La note du cours est composée de deux parties :

• 40 % de la note totale est basée sur les hackathons (3/20 de la note totale pour la première hackathon et 5/20 pour la deuxième).
• 60 % de la note totale est basée sur l’examen théorique (12/20 de la note totale).

Il n’y a pas de deuxième session pour les hackathons ; la note obtenue à cette partie sera donc reportée à la deuxième session.

Langue(s) d'évaluation

• français
• (éventuellement anglais, Néerlandais )