Descriptif
Le cours présente les objectifs de l’Intelligence Artificielle, les grandes étapes de son développement depuis le milieu du 20ème siècle, et des méthodes fondamentales de résolution de problèmes et d’aide à la décision, dont l’apprentissage par renforcement.
Objectifs pédagogiques
L’objectif est que les étudiants situent les problèmes et grandes approches de l’intelligence artificielle. Les étudiants auront une connaissance de méthodes fondamentales de l’IA et sauront les quand et comment les utiliser.
effectifs minimal / maximal:
8/24Diplôme(s) concerné(s)
- Ingénieur AgroParisTech
- Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
- Certificat de Spécialié "La scIence des dOnnées DAns les sciences du vivAnt et de l’environnement"
Parcours de rattachement
domaines ParisTech
Système d'information - Modélisation.Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech
Pas de pré-requis
Pour les étudiants du diplôme Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
Pas de pré-requis
Pour les étudiants du diplôme Certificat de Spécialié "La scIence des dOnnées DAns les sciences du vivAnt et de l’environnement"
Pas de pré-requis
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation des connaisssances se fait par 4 quiz en début de cours, 2 devoirs à la maison et un travail sur table.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation des connaisssances se fait par 4 quiz en début de cours, 2 devoirs à la maison et un travail sur table.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Certificat de Spécialié "La scIence des dOnnées DAns les sciences du vivAnt et de l’environnement"
Vos modalités d'acquisition :
L'évaluation des connaisssances se fait par 4 quiz en début de cours, 2 devoirs à la maison et un travail sur table.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Programme détaillé
L’UE comprend 8 cours couvrant les aspects suivants :
— Introduction à l’Intelligence Artificielle
— Résolution de problèmes par exploration de graphes
— Résolution de problèmes en environnement non déterministe : algorithmes de jeux
— Algorithmes Monte-Carlo Tree Search (MCTS)
— Introduction à l’apprentissage par Renforcement
— Raisonnement bayésien : Incertitude, Inférence bayésienne ; réseaux bayésiens ; inférence dans les réseaux bayésiens avec PyAgrum