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Apprentissage artificiel

  • Niveau d'étude

    BAC +4

  • ECTS

    3 crédits

  • Composante

    Faculté des sciences

Description

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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Objectifs

― Comprendre le cadre méthodologique de l’apprentissage à partir d’exemples.
― Comprendre l’apprentissage de concepts comme une exploration d’hypothèses structurées en étudiant les relations de généralisation-spécialisation, la notion de cou- verture des exemples, et des algorithmes d’apprentissage de règles.
― Comprendre l’apprentissage par optimisation en étudiant plusieurs méthodes de classification supervisée (classification linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, SVM...).
― Savoir estimer l’erreur d’un modèle d’apprentissage.
― Savoir implémenter un algorithme d’apprentissage.
― Savoir implémenter un algorithme d’apprentissage par renforcement.

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Heures d'enseignement

  • CM - Apprentissage artificielCours magistral12h
  • TD - Apprentissage artificielTravaux dirigés8h
  • TP - Apprentissage artificielTravaux pratique4h