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Licence Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales (Licence MIASHS)

Aperçu des cours que je dispense (ou ai dispensés) en tronc commun et dans les différents parcours depuis l'ouverture de cette formation en septembre 2004.

2017-2020 : Intelligence Artificielle au semestre 6

Pré-requis

Niveau raisonnable en algorithmique et en programmation.

Contenu de la formation

Le cours débutera par une introduction générale à l’Intelligence Artificielle. Nous nous intéresserons aux problèmes que l’Intelligence Artificielle cherche à résoudre automatiquement. Souvent ludiques, il est admis que ces problèmes nécessitent de l’Intelligence lorsqu’ils sont traités par des êtres humains : trouver le chemin le plus court pour sortir d’un labyrinthe, jouer à un jeu de stratégie à deux joueurs, apprendre à partir d’exemples pour prédire dans de nouvelles situations, etc. Nous étudierons les algorithmes classiques en Intelligence Artificielle qui proposent des solutions à ces problèmes, en particulier nous nous focaliserons sur les algorithmes qui manipulent des structures arborescentes (arbre de recherche, arbre de jeu , arbre de décision, etc.). Les étudiants devront programmer l’un de ces algorithmes, sur le problème de leur choix.

Connaissances

  • Histoire, motivations et principes de l’Intelligence Artificielle.
  • Algorithmes de base pour la résolution de problème en Intelligence Artificielle.
  • Algorithmes A*, min-max, alpha-bêta.
  • Apprentissage supervisé, arbres de décision.

Compétences

  • Poser formellement un problème particulier.
  • Le résoudre par une technique d’Intelligence Artificielle.

2011-2012 : Algorithmique et programmation au semestre 3

Objectifs

Connaissances en algorithmique :

  • notion de type abstrait,
  • maîtrise des structures de données classiques,
  • connaissance des algorithmes associés,
  • capacité à étudier la complexité de ces algorithmes,
  • raisonnement sur un type abstrait.

Compétences en programmation Python :

  • implémentation de structures de données,
  • codage des algorithmes associés,
  • manipulation de fichiers.

Contenu de la formation

Nous nous intéressons à la représentation de données complexes et à l'étude des principales structures de données utilisées : pile, file, enregistrement, tableau, table de hachage, etc.

On considère ensuite les algorithmes associés à ces structures et à la notion de complexité algorithmique (qui permet de quantifier les ressources, temps et mémoire, nécessaires à l'exécution de ces algorithmes).

Dans cette démarche, les aspects théoriques du cours sont mis en pratique en Python (notamment à travers les dictionnaires de Python) et le découpage fonctionnel assimilé aux semestres précédents est systématiquement mis en œuvre. La manipulation de fichiers en Python est également étudiée.


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