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Aperçu

Programme

• Introduction aux Concepts du Cours
Vue d'ensemble des Automates Cellulaires, Essaims et Agents
Pertinence des Simulations de Foule en IA
• Comprendre les Automates Cellulaires
Histoire et Bases des Automates Cellulaires
Création et Simulation d'Automates Cellulaires en Logiciel
• Intelligence des Essaims
Principes du Comportement des Essaims
Conception et Mise en Œuvre de Modèles d'Essaims
• Modélisation Basée sur les Agents
Caractéristiques des Agents et des Systèmes Multi-Agents
Développement de Modèles Basés sur les Agents pour les Simulations
• Le Rôle de l'Aléatoire en IA
Concepts des Processus Stochastiques
Intégration de l'Aléatoire dans les Modèles d'IA
• Bases de l'Apprentissage Machine
Aperçu de l'Apprentissage Supervisé et Non Supervisé
Mise en Œuvre de Simples Algorithmes d'Apprentissage Machine
• Navigation Spatiale dans les Simulations
Algorithmes de Recherche de Chemin (par exemple, A*, Dijkstra)
Techniques d'Évitement de Collision
• Simulations Pratiques et Études de Cas
Simulations Pratiques d'Automates Cellulaires, d'Essaims et d'Agents
Analyse d'Études de Cas Réelles de Simulation de Foule
• Projet Intégratif
Conception et Réalisation d'un Modèle Complet de Simulation de Foule
Présentation et Revue par les Pairs
• Conclusion et Futurs Enjeux des Simulations de Foule
Tendances Émergentes et Technologies en Simulations à Base d'IA
Considérations Éthiques dans l'IA de Simulation de Foule

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Matières

Conference Talks