Intelligence Artificielle : Concepts et Techniques

Aperçu

ABOUT THE COURSE:

Artificial Intelligence is found being increasing used nowadays to carry out tasks which used to be done by humans manually. This is a post graduate level course which teaches about the terminology and techniques employed in Artificial Intelligence.

This covers concepts such as general problem solving, logic and reasoning, machine learning and deep learning, generative AI, and planning. Topics like genetic algorithms and swarm intelligence are also covered.

Some AI programming languages like Lisp, Prolog and CLIPS are taught with assignments being covered in these languages. Practical applications like web-based agents, mobile agents, and negotiating agents are covered.

Philosophical and ethical considerations are also discussed.INTENDED AUDIENCE:

Instructors and students of academic institutes, employees in IT sector especially working in the Artificial Intelligence fieldPREREQUISITES:

Bachelors degree in engineering, MCA, M.Sc.(Maths)INDUSTRY SUPPORT:

Industries working on Artificial Intelligence

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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Matières

Computer Science