MIF 16 constitue une ouverture vers les techniques de l'Intelligence Artificielle (IA) les plus récentes. L’objectif est de faire découvrir aux étudiants au moins trois techniques d’IA.
- Réseaux de neurones - Vue générale et présentation rapide du Deep Learning : avoir une idée du domaine (des neurosciences à l'IA), savoir choisir le bon modèle par rapport au problème posé, avoir quelques bases en apprentissage machine, maîtriser le modèle de Kohonen (projection / visualisation de données).
- Modélisation et simulation à base d’agents – ABMS (Agent Based Modeling and Simulation) : montrer comment utiliser les agents (cognitifs ou réactifs) pour modéliser et simuler des systèmes complexes. Familiariser les étudiants avec l’Ingénierie des SMA et les plateformes de simulation (Jade, MadKit, Zeus, Manta, OpenStarlogo , Netlogo,…).
- Présentation des domaines de l’Ingénierie de la Connaissance et de l’Ontologie (dans le contexte du Web sémantique).
Mais le contenu peut évoluer selon les années et inclure d’autres techniques.
