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Systèmes intelligents : reconnaissance et raisonnement (en anglais) - 4MMSIRR6

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  • Volumes horaires

    • CM : 15.75
    • TD : 15.75
    Crédits ECTS : 3.0

Objectifs

This course is taught in English.

This course provides an introduction to techniques for constructing systems that exhibit human level intelligence. The first half of the class covers techniques for machine learning and pattern recognition, including Bayesian learning, artificial neural networks, unsupervised learning and support vector machines. The second half of the class covers techniques for symbolic reasoning systems including planning and problem solving, diagnostic reasoning, rule based programming, reasoning with temporal and spatial relations, and causal reasoning with Bayesian networks.

Programming exercises are performed in Python and the NASA CLIPS symbolic reasoning programming environment.

Contact James CROWLEY

Contenu

1. Introduction to intelligent systems.
2. Performance Evaluations
3. Bayesian Machine learning
4. Non supervised learning and clustering with K-means and EM
5. Artificial Neural Networks and deep learning.
6. Decision Trees and random forests.
7. Planning and problem solving.
8. Rule based systems
9. Reasoning with spatial, temporal and other forms of relations.
10. Diagnostic and Causal reasoning with Bayesian networks and probabilistic graph models.



Prérequis

Probabilités et Méthodes Statistiques
Algebre linéaire.
Programming.

Contrôles des connaissances

Examen écrite de 3h. avec tous documents autorisés

SESSION DE RATTRAPAGE :
Examen écrite de 3h. avec tous documents autorisés



N1=E1
N2=E2

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Filière ISI->Semestre 8

Bibliographie

  • Polycopié du cours / Course Notes
  • C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
  • P. Lucas and L. Van de Gaag, Principles of Expert Systems Programming, Addison Wesley, 1991.

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mise à jour le 15 janvier 2017

Grenoble INP Institut d'ingénierie Univ. Grenoble Alpes