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Une voie, plusieurs choix
Informatique et Mathématiques appliquées
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Intelligence Artificielle - 5MMIA

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  • Volumes horaires

    • CM : 18.0
    Crédits ECTS : 2.0

Objectifs

  • Acquérir les compétences de base en apprentissage automatique et en intelligence artificielle.
  • Acquérir une culture générale suffisante en science des données pour pourvoir interagir avec des spécialistes de la théorie de l'apprentissage statistique ou de l'intelligence artificielle.
Contact Sylvain BOUVERET

Contenu

  • Introduction générale à l'Intelligence Artificielle (1h30 CM)
  • Intelligence Artificielle Symbolique (TBD)
  • Apprentissage Automatique (9h CM + 3h TP)
    1. Métriques (3h CM) :
      • Métriques pour données non structurées
    2. Apprentissage non-supervisé (3h CM) :
      • Par partitionnement (k-means, PAM),
      • Hiérarchique (CAH, Divisive),
      • Sous contraintes (SOM)
    3. Apprentissage supervisé (3h CM) :
      • Arbre de classification/Régression (CART),
      • Par plus proches voisins (kNN),
      • Théorie de la validation en classification


Prérequis

Contrôles des connaissances

N1 = (2*E1 + TP) / 3
N2 = (2*E2 + TP) / 3

Codification pour la formule de calcul de la note :
N1=note finale de 1ère session
N2=note finale de 2ème session
E1=examen de 1ère session (3h d'écrit)
E2=examen de 2ème session (écrit ou oral, selon nombre d'étudiants)
TP=travaux pratiques

Remarque: la note de TP ne se rattrape pas en 2ème session.



N1 = (2*E1 + TP) / 3
N2 = (2*E2 + TP) / 3

Codification pour la formule de calcul de la note :
N1=note finale de 1ère session
N2=note finale de 2ème session
E1=examen de 1ère session (3h d'écrit)
E2=examen de 2ème session (écrit ou oral, selon nombre d'étudiants)
TP=travaux pratiques

Remarque: la note de TP ne se rattrape pas en 2ème session.

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mise à jour le 11 juillet 2018

Grenoble INP Institut d'ingénierie Univ. Grenoble Alpes