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Intelligence Artificielle

2IAG2 Intelligence Artificielle Computer Science - Apprenticeship S8
Lessons : 11 h TD : 8 h TP : 14 h Project : 0 h Total : 33 h
Co-ordinator : Alain Lebret
Prerequisite
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Course Objectives
Initiation aux techniques de l'intelligence artificielle.
Initiation aux architectures logicielles à base d'agents.
Étude des méthodes de résolution de problèmes et des principaux mécanismes de raisonnement.
Principes de l'ingénierie des connaissances : représentation, acquisition et exploitation.
Syllabus
Agents et multi-agents,
Résolution de problèmes de nature combinatoire :
- parcours d'un espace d'états (recherche systématique ou guidée par des heuristiques),
- Résolution d'un problème sous contraintes,
- programmation d'IA des jeux à 2 joueurs.
Raisonnement logique (logique des propositions, des prédicats du 1er ordre, logique floue)
Ontologies
Practical work (TD or TP)
Réalisation d'un système multi-agent.
Résolution de problème de nature combinatoire.
Acquired skills
Compréhension des capacités des systèmes dits intelligents et apprentissage des éléments pour leur réalisation. Acquisition de nouveaux paradigmes de programmation et conceptualisation de l'approche objet pour modéliser l'univers d'une application : étude du niveau Méta de la représentation par objets.
Mise en évidence des principales méthodes de résolution de problèmes complexes.
Bibliography
Jean-Paul Haton et al., “ Le raisonnement en Intelligence Artificielle", InterEditions, 1991.
Jacques Ferber, "Les systèmes multi-agents", InterEditions, 1995.
Chris Nikolopoulos, "Expert Systems", Eds. Marcel Dekker Inc., 1997.
Jean-Louis Laurière, “ Intelligence artificielle : Résolution de problèmes par l'homme et la machine ”, Eyrolles, 1987.
Stuart J. Russell, Peter Norvig, “ Artificial intelligence: a modern approach ”, Prentice Hall, 2010.
Jean-Marc Alliot, Thomas Schiex, Pascal Brisset, Frédérik Garcia, “ Intelligence artificielle et informatique théorique ”, eds Cépaduès, 2002.

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