What You Need to Know Before
You Start

Starts 7 June 2025 07:30

Ends 7 June 2025

00 days
00 hours
00 minutes
00 seconds
course image

Intelligence Artificielle : Concepts et Techniques

Maîtrisez les concepts de l'IA, y compris la résolution de problèmes, la logique, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, l'IA générative, la planification et les langages de programmation comme Lisp, Prolog et CLIPS. Explorez les applications pratiques et les considérations éthiques.
NPTEL via Swayam

NPTEL

125 Cours


12 weeks

Optional upgrade avallable

Intermediate

Progress at your own speed

Free Online Course

Optional upgrade avallable

Aperçu

À PROPOS DU COURS :

L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée de nos jours pour effectuer des tâches qui étaient auparavant réalisées manuellement par des humains. Il s'agit d'un cours de niveau post-universitaire qui enseigne la terminologie et les techniques employées dans l'intelligence artificielle.

Il couvre des concepts tels que la résolution générale de problèmes, la logique et le raisonnement, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, l'IA générative et la planification. Des sujets comme les algorithmes génétiques et l'intelligence en essaim sont également abordés.

Certains langages de programmation IA comme Lisp, Prolog et CLIPS sont enseignés, avec des devoirs réalisés dans ces langages. Des applications pratiques telles que les agents web, les agents mobiles et les agents de négociation sont couvertes.

Les considérations philosophiques et éthiques sont également discutées. PUBLIC VISÉ :

Instructeurs et étudiants d'instituts académiques, employés du secteur informatique travaillant notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle PRÉREQUIS :

Diplôme de licence en ingénierie, MCA, M.Sc. (Maths) SOUTIEN DE L'INDUSTRIE :

Industries travaillant sur l'intelligence artificielle

Programme

  • Introduction à l'Intelligence Artificielle
  • Aperçu de l'IA et de ses applications
    Histoire et évolution de l'IA
  • Techniques Générales de Résolution de Problèmes
  • Algorithmes de recherche : BFS, DFS, A*
    Optimisation et recherche heuristique
  • Logique et Raisonnement
  • Logique propositionnelle et du premier ordre
    Systèmes basés sur des règles et inférence
  • Apprentissage Automatique
  • Apprentissage supervisé : classification et régression
    Apprentissage non supervisé : regroupement et réduction de dimension
    Bases de l'apprentissage par renforcement
  • Apprentissage Profond
  • Réseaux neuronaux et rétropropagation
    Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
    Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
  • IA Générative
  • Modèles génératifs : GANs et VAEs
    Applications de l'IA générative
  • Planification et Prise de Décision
  • Planification et ordonnancement automatisés
    Arbres de décision et processus décisionnels de Markov
  • Calcul Évolutionnaire
  • Algorithmes génétiques
    Intelligence en essaim : optimisation par colonies de fourmis et essaim de particules
  • Langages de Programmation pour l'IA
  • Lisp : syntaxe et sémantique
    Prolog : bases de la programmation logique
    CLIPS : langage pour systèmes experts
  • Applications des Agents IA
  • Agents basés sur le web
    Agents mobiles
    Agents de négociation
  • Considérations Philosophiques et Éthiques
  • Éthique en IA : biais, vie privée et responsabilité
    Implications futures des technologies IA
  • Travaux Pratiques et Projets
  • Assignations de programmation en Lisp, Prolog et CLIPS
    Études de cas et rapports de projets en applications IA
  • Tendances Industrielles et Études de Cas
  • Tendances émergentes en IA
    Applications réelles et études de cas dans divers secteurs

Enseigné par

Prof. V. Susheela Devi


Sujets

Informatique