Intelligence Artificielle : fondements et applications

Sommaire

Introduction : cerveau gauche / cerveau droitThéorie des graphes
o Graphes et algorithmes
o Application aux problèmes de planning
o Problèmes de flots dans un graphe
o Espace de recherche et classes de complexité
o Problèmes NP « durs » : cas du problème du voyageur de commerce
o L’apport des heuristiques
Systèmes d’inférences déductives
o Logique d’ordre zéro
o Logique du premier ordre
o Notion d’indécidabilité
o Application en science des données
Systèmes d’inférences inductives
o Approche Bayesienne
o Modélisation probabiliste
o Approche d’apprentissage (supervisé, non supervisé, renforcé)
o Techniques de fouille de données
Axes d’application pour l’exploration – production

Langue

fr

Public visé

Ecoles d’ingénieurs -Ecoles Supérieures de Commerce et de Gestion -Formation continue niveau ingénieur

Durée prévisionnelle

1 journée

Moyens Pédagogiques

Planches Powerpoint

Prérequis

ras

Objectifs

ras

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