ELU616 : Artificial Intelligence


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Code analytique: EDPELU916
Responsable  : Nicolas FARRUGIA
Co-responsable  : Vincent GRIPON
   
Programmé en UV ELU 616

Présentation :

l'UV Élective d'Intelligence Artificielle(I.A) a pour objectif d'offrir aux étudiants la possibilité de se former à ce domaine attractif. Il s'agit donc de comprendre les enjeux et problèmes de l'I.A moderne, d'apprendre les méthodes usuelles pour y répondre, de les mettre en œuvre dans un contexte applicatif, de s'intéresser aux ouvertures possibles vers les domaines scientifiques connexes (traitement du signal, machine learning, neurosciences, éthique...), et de se questionner sur les impacts de la discipline sur la société et l'Homme. Ce projet de cours repose sur un principe mélangeant cours inversés, projets courts en équipe, aspects ludiques, exposés et travaux pratiques.

Objectifs (obsolète):

- Garantir l'acquisition des fondamentaux en I.A
- Être capable de mettre en place une solution algorithmique à un problème d'IA, de puis le chargement des données jusqu'à l'extraction des connaissances,
- Être capable de tenir une conversation avec un expert du domaine
- Faire prendre conscience aux étudiants des difficultés inhérentes aux domaines d'application (grande dimension, variabilité des signaux, peu d'exemples..)
- Développer l'autonomie des étudiants
- Développer la motivation des étudiants
- développer l'esprit critique des étudiants vis-à-vis de l'I.A et de ses conséquences sur la société

Pré-requis :

Avoir fait le TC131E (PyRat)si ce n'est pas le cas Programmation en Python, notions élémentaires en algèbre linéaire et en algorithmique.

Volume horaire : 42h


Contenu détaillé :

séance 1 : Introduction, historique de l'IA, défis classiques, liens avec d'autres disciplines - TP1 : prise en main de SKLearn et de MNIST
Distribution des projets
Séance 2 : Évaluation -Clustering et clustering hiérarchique
TP2 : Application à MNIST de k-Means et de hierarchical clustering
Séance 3 : Évaluation - Apprentissage supervisé - Exposé des étudiants - distribution des projets
Séance 4 : Évaluation - Apprentissage des séquences - exposé des étudiants - distribution des projets
Séance 5 : Évaluation - Apprentissage par renforcement - exposé des étudiants - commencement du projet final
Séance 6 : Évaluation - Ethique - travail sur projet final
Séance 7 : Évaluation - exposés finaux


Année 2019/2020
Dernière mise à jour le 11-JAN-19
Validation par le responsable de programme le


IMT Atlantique
Campus de Brest
Technopôle Brest-Iroise
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