Intelligence Artificielle

Licence Troisième année

Vincent Pagé.

Remarque : La totalité de ce cours et des ressources crées dans ce cadre auquel il donne accès sont sous Licence CC-SA

Volume : 10h CM, 9h TD, 9h TP Logiciels et langage de programmation : Python

Le résumé de la maquette :

Le voici, modifié le 14/04/2020 :

Objectifs pédagogiques:
Comprendre l’intérêt des algorithmes d’apprentissage automatique.
Comprendre la notion de caractéristiques, d’espace à partitionner
Comprendre les notions de bases d’apprentissage / généralisation
Comprendre les mesures de performances des algorithmes
Coder en python/numpy
Voir quelques algorithmes basiques de classifications (ppv, arbres) et de clustering (kmeans), et les réseaux de neurones classiques.

Mots-clés:
Classification / Intelligence artificielle

Pré-requis:
Aucun.

Compétences ciblées:
savoir construire des bases d’exemples cohérentes
savoir visualiser des données de grandes dimensions

Contenu:
Sur quelques exemples (IRIS, MNIST, UCI heart Disease), nous réaliserons des classifications et du clustering

Outils logiciels:
Aucun directement.
Tout est réalisé en python sur jupyter Notebook, hébergé par Google Colab

Les ressources pédagogiques se trouvent ici : Cours/99_sommaire.md.