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Ce cours approfondit les concepts de l’intelligence artificielle en explorant les différents types d’apprentissage automatique et les méthodes avancées de résolution de problèmes. Les étudiants analyseront les principaux modèles et algorithmes utilisés en IA, ainsi que leurs applications dans des contextes tels que l’optimisation, la recherche de solutions et l’analyse de données.

Une attention particulière est portée aux techniques de recherche dans les structures complexes comme les arbres et les graphes, ainsi qu’aux approches d’apprentissage permettant de traiter différents types de données.

Contenu

• Intelligence Artificielle et les différents types d’apprentissage (Systèmes experts, algorithme…)
• Résolution de problème d’exploration dans un arbre et de plus court chemin dans un graphe (Algorithme Min/Max, CSP et SE)
• Apprentissage supervisé (Régression, Catégorisation)
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage semi-supervisé.