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Compétences à acquérir A l'issue de cette UE, un étudiant est capable de pré-traiter les données pour les rendre compatibles avec des algorithmes d'apprentissage, d'identifier le besoin de faire de l'apprentissage supervisé ou non, de mettre en oeuvre un arbre de décision permettant d'aboutir à un système expert, de naviguer dans les hyper-paramètres d'un réseau neuronal pour en comprendre les impacts sur l'apprentissage du réseau. Cours intelligence artificielle licence informatique pdf. Il aura aussi compris les bases des algorithmes inspirés de la nature massivement parallèles. Bibliographie, lectures recommandées Références; Stuart Russel, Peter Norvig: Artificial Intelligence, a modern approach, Pearson Pré-requis obligatoires A l'entrée dans cette UE, l'étudiant doit connaitre: - la programmation objet; - les structures de données et algorithmes; - la programmation Python; - les notions d'algèbre linéaire: calcul matriciel. Contact UFR de mathématique et d'informatique 7, rue René Descartes 67084 STRASBOURG CEDEX 0368850200 Formulaire de contact
Vous souhaitez faire de l'IA votre métier Vous voulez faire de l'intelligence artificielle votre cœur de métier? Des formations en ligne aux métiers de Data Scientist, d' Ingénieur Machine Learning, et encore d'autres métiers de l'IA existent, y compris sur OpenClassrooms. Il existe bien entendu également des formations en présentiel proposées par de nombreuses universités. Au niveau Bac+3, vous pourriez devenir Data Analyst. L'Intelligence Artificielle... avec intelligence ! - Cours - FUN MOOC. Ce premier pas vers la data science vous permettra de monter en compétence sur l'analyse et la visualisation de données, de manière à répondre aux besoins d'information de votre entreprise. Notre formation en ligne pour devenir Data Analyst À Bac+5, avec un bon niveau en mathématique, c'est le métier de Data Scientist qui s'offre à vous. Cette fonction est très demandée par les recruteurs, qui attendent de fortes compétences en préparation et en analyse de données, mais aussi en Machine Learning. Les Data Scientists peuvent ensuite se spécialiser dans les métiers d' Ingénieur Machine Learning, et d' Ingénieur IA, par exemple.
Introduction Définition de l'intelligence artificielle. Agents intelligents: définition, rationalité, types d'environnements, structure des agents. Résolution de problèmes Stratégies d'exploration non informées. Stratégies d'exploration informées (heuristiques): exploration A*. Algorithmes d'exploration locale: hill-climbing, recuit simulé, algorithmes génétiques. Problèmes à satisfaction de contraintes: exploration avec backtracking, exploration locale. Exploration en situation d'adversité (les jeux): algorithme minimax, élagage alpha-bêta. Agents fondés sur les connaissances Représentation des connaissances et inférence. Systèmes experts. Apprentissage Apprentissage supervisé: arbres de décisions, réseaux de neurones. Formation intelligence artificielle | Grande école IA Master et Bachelor. Apprentissage non-supervisé. Apprentissage par renforcement. Secrétariat accès 33. 1. 79 - tel: 01 40 27 22 58
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