Intelligence artificielle : Fiche UE : Offre de formation

Domaine : Diplômes d'ingénieur de POLYTECH Lyon
Diplôme : Diplome d'ingénieur
Filière : Informatique
Option : Informatique
Unité d'enseignement : Intelligence artificielle

Nombre de crédits de l'UE : 2
Code APOGEE : PL8020IF

Type d'enseignement

Nb heures *

Cours Magistraux (CM)

13.5 h

Travaux Dirigés (TD)

6 h

Travaux Pratiques (TP)

12 h

Durée de projet en autonomie (PRJ)

Durée du stage

Effectif Cours magistraux (CM)

0 étudiants

Effectif Travaux dirigés (TD)

0 étudiants

Effectif Travaux pratiques (TP)

0 étudiants

Activité tuteurée personnelle (étudiant)

0 h

Activité tuteurée encadrée (enseignant)

0 h

Heures de Tutorat étudiant

0 h

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

Pré-requis :

Elève Ingénieur de Polytech Lyon, Spécialité Informatique Année 4

Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

- Comprendre et mobiliser un large champ de sciences et techniques

*Mobiliser et combiner un socle de connaissances scientifiques et techniques
* S'approprier et mobiliser de nouveaux savoirs et savoir-faire

- Proposer une solution adaptée, dans le domaine de l'informatique, en prenant en compte les contraintes environnementales

*Définir un à plusieurs scenarii en réponse au cahier des charges
* Maquetter et prototyper une solution logicielle et matérielle exploitant des technologies innovantes
* Développer et tester la solution choisie

-Interagir avec son environnement de façon professionnelle et citoyenne

*Rendre compte de son travail

*Faire preuve d'esprit critique

Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Dans le cadre de ce cours, il est abordé les bases de l’intelligence artificielle et quelques techniques :

- Présentation de différents types de réseaux de neurones, lien avec les neurosciences, les mathématiques, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Implémentation d’un des modèles présenté en TP.

- Décision séquentielle pour un agent autonome: Présentation du modèle mathématique (processus décisionnels markoviens) et de certains algorithmes de résolution dans le cadre de la planification stochastique et de l‘apprentissage par renforcement, présentation d'application de ces techniques à la robotique, implémentation de ces algorithmes et mise en œuvre pour permettre à un agent d’apprendre un comportement dans différents environnements (simulateur robotique simple, jeu du pacman). Découverte et implémentation de l'algorithme MCTS

Date de la dernière mise-à-jour : 01/02/2024