Entraînement et Preuve en Intelligence Artificielle - Cours 2.5

Aperçu

Explorez les concepts d'entaillement et de preuve en intelligence artificielle, en vous concentrant sur les techniques de représentation des connaissances et de raisonnement.

Programme

• Introduction à l'Entraînement en IA
Définition et importance de l'entraînement
Différences entre entraînement et implication
• Représentation des Connaissances
Aperçu de la représentation des connaissances en IA
Formalismes logiques utilisés en IA
Importance de l'exactitude dans la représentation des connaissances
• Logique Propositionnelle pour l'IA
Notions de base de la logique propositionnelle
Syntaxe et sémantique de la logique propositionnelle
Entraînement en logique propositionnelle
Techniques pour vérifier l'entraînement
• Logique du Premier Ordre en IA
Introduction à la logique du premier ordre (LPO)
Syntaxe et sémantique de la LPO
Pouvoir expressif de la LPO comparé à la logique propositionnelle
Entraînement en logique du premier ordre
• Techniques de Raisonnement
Méthodes de raisonnement déductif
Raisonnement inductif et ses applications
Raisonnement abductif en IA
• Méthodes de Preuve en IA
Introduction à la théorie de la preuve
Principe de résolution
Méthodes de déduction naturelle
Méthode des tableaux pour la preuve
• Preuve de Théorème Automatisée
Aperçu de la preuve de théorème automatisée
Rôle de l'entraînement dans la preuve de théorème
Exemples de systèmes de preuve de théorème automatisée
• Applications de l'Entraînement et de la Preuve en IA
Cas d'utilisation dans les systèmes experts
Applications dans les systèmes d'apprentissage automatique
Rôle dans l'amélioration de la prise de décision en IA
• Résumé et Conclusion
Récapitulatif des concepts clés
Importance de l'entraînement et de la preuve dans la recherche et l'application de l'IA
• Lectures Supplémentaires et Ressources
Manuels et articles suggérés
Ressources en ligne et outils pour l'apprentissage pratique

Sujets

Développement personnel