UE 6 - Option 1 parmi 3 : Apprentissage artificiel - Traitement automatique du langage naturel - Représentation des connaissances

Ce cours est une introduction au domaine de l’apprentissage artificiel qui offre un cadre théorique et un ensemble de méthodes pour inférer des connaissances à partir d’exemples ou d’observations. En permettant la modélisation ou l’amélioration du comportement d’agents intelligents, l’apprentissage artificiel est un champ essentiel de l’intelligence artificielle.

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Ce cours présentera les fondements des représentations et des traitements des données textuelles et abordera une partie des outils de ce domaine utilisés en ingénierie linguistique. Seront envisagés : les traitements au niveau lexical (machines d’états finis, modèles de ngrams, étiquetage morphosyntaxyque, modèle de Markov cachés,...) et les traitements syntaxiques.

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Ce cours a pour objectif d’introduire aux différents aspects des fondamentaux de la représentation des connaissances, des informations non classiques.
― Présentation de la thématique représentation des connaissances et formalisation du raisonnement (KRR) en tant que branche de l’Intelligence Artificielle, IA symbolique et logique classique, imperfections des connaissances, limites de la logique classique et introduction à différents formalismes logiques non-classiques.
― Raisonnement non monotone, limites de la logique classique (et de la programmation logique classique). Présentation d’ASP (Answer Set Programming), syntaxe et sémantique, et de ses utilisations pour les raisonnements de sens commun et les problèmes combinatoires, mise en pratique avec Clingo.

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