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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
  • Diplôme : Master
  • Mention : Informatique
  • Parcours : Systèmes, réseaux et infrastructures virtuelles
  • Unité d'enseignement : Bases de l'intelligence artificielle
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF1092M
UE Obligatoire pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
LEFEVRE MARIE
 marie.lefevreuniv-lyon1.fr
04.72.44.58.90
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
12 h
Travaux Dirigés (TD)
7.5 h
Travaux Pratiques (TP)
10.5 h
Total du volume horaire
30 h
* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.
    Programme - Contenu de l'UE :
L’objectif général du cours est de permettre aux étudiants d’acquérir les bases de l’intelligence artificielle.
Le cours commence par une présentation de l’histoire de l’intelligence artificielle : de ses débuts dans les années 50 à son omniprésence de nos jours, avec la présentation des différentes facettes de l’IA, des mythes et de la réalité.
La modélisation de problème et la recherche de solutions sont abordées en étudiant comment un problème peut être modélisé pour permettre sa résolution. Il faut pour cela définir la notion de « problème » et de principe de modélisation en fonction de la méthode de résolution que l’on veut lui appliquer. 
Différentes techniques de recherche de solutions sont présentées (recherche dans un graphe d’états, décomposition du problème, etc.) puis la résolution à partir de raisonnements logiques est détaillée (inférences augmentées d’heuristiques).
Le cours se conclut par la présentation de la notion de systèmes à base de connaissances, de leur architecture, et des exemples.
Deux projets permettent d’illustrer et de prendre en main les différentes notions présentées dans le cours. Le premier concerne la  résolution de problème à travers la robotique et l’utilisation de Lego Mindstorm ®, le second concerne le raisonnement logique et sa programmation à l’aide du langage Prolog.

http://liris.cnrs.fr/marie.lefevre/ens/BIA/
    Compétences acquises :
Méthodologiques :
- les bases communes à toute formation plus spécialisée en intelligence artificielle
- la capacité à modéliser un problème
- la capacité à utiliser le raisonnement logique pour résoudre des problèmes ou découvrir des connaissances



Techniques :
- le langage Prolog et son utilisation pour résoudre des problèmes via des raisonnements logiques
    Modalités de contrôle des connaissances et Compétences 2018-2019 :
TypeLibelléNatureCoef. 
CTContrôle TerminalCT : M1if06 Bases de l'IAEcrit session 1 / Ecrit session 22
CCContrôle ContinuCC : M1if06 Bases de l'IAContrôle Continu1
    Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 13/04/2018
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