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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTE
  • Diplôme : Master
  • Mention : Informatique
  • Parcours : Systèmes, réseaux et infrastructures virtuelles
  • Unité d'enseignement : Technique de l'intelligence artificielle
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF1103M
UE pour ce parcours
UE valable pour le semestre 2 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
KABACHI NADIA
 nadia.kabachiuniv-lyon1.fr
04.72.43.15.49
LEFORT MATHIEU
 mathieu.lefortuniv-lyon1.fr
04.72.43.12.51
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
18 h
Travaux Dirigés (TD)
0 h
Travaux Pratiques (TP)
12 h
Total du volume horaire
30 h
* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.
    Programme - Contenu de l'UE :

Ce module optionnel constitue une ouverture vers les techniques de l'IA les plus récentes et intégrées dans la réalité des entreprises. Chaque année 3 facettes techniques sont choisies parmi les 8 suivantes (cette liste peut évoluer en fonction de l'émergence d'autres TIA maîtrisées dans les laboratoires associés au département informatique) :

     Le raisonnement à partir de cas et à partir de l'expérience (Bases du RàPC / Cycle de raisonnement / Ingénierie de la connaissance du RàPC / Applications du RàPC)

     Les Systèmes Multi-Agents (Agents cognitifs / Agents réactifs / L'ingénierie des SMA / Applications des SMA)

     Logiques non classiques (Logiques modales / Logiques temporelles / Applications des logiques non classiques)

     Techniques et algorithmes de raisonnement (Subsomption / Raisonnement pour la classification / Raisonnement sur les objets / Application à l'exploitation d'ontologies)

     Systèmes d'annotations (Les principes de l'annotation de documents / Technologies et techniques d'annotation pour le web sémantique / Travaux pratiques : annotations web / Annotations de documents multimédia et hypermédia)

     Représentation de connaissances causales (Réseaux bayésiens / Ingénierie des réseaux bayésiens / Aide à la décision / Réseau bayésien / Application des réseaux bayésiens)

     Techniques d'apprentissage artificiel (Apprentissage à partir d'exemples, supervise ou non / Réseaux de neurones artificiels / Problématique de la généralisation / Algorithmes génétiques / Applications de l'apprentissage artificiel)

     Techniques de fouille de données (Préparation des données / Algorithmes de base / Ingénierie de la fouille de données / Applications de la fouille de données)

    Modalités de contrôle des connaissances et Compétences 2018-2019 :
TypeLibelléNatureCoef. 
CCContrôle ContinuCC : M1if16 Techniques d'IAContrôle Continu Intégral3
    Liste des autres Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 13/04/2018
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