Intelligence Artificielle : Concepts et Techniques

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

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Enseigné par

Prof. V. Susheela Devi

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Sujets

Informatique