Programme d’études 2019-2020English
Intelligence artificielle
Unité d’enseignement du programme de Master (en alternance) en sciences informatiques, à finalité spécialisée professionnelle (Charleroi (Hor. décalé)) à la Faculté des Sciences

Les étudiants sont invités à consulter les fiches ECTS des AA pour prendre connaissance des modalités d’évaluation prévues pour la fin du Q3

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M1-INFOSP-102-CUE ObligatoireMELOT HadrienS825 - Algorithmique
  • MELOT Hadrien

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français301500055.002e quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
S-INFO-061Intelligence artificielle3015000Q2100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Avoir acquis des connaissances hautement spécialisées et intégrées et des compétences larges dans les diverses disciplines des sciences informatiques, qui font suite à celles relevant du niveau de bachelier en sciences informatiques
  • Avoir acquis des connaissances hautement spécialisées et intégrées et des compétences larges dans les diverses disciplines des sciences informatiques, qui font suite à celles relevant du niveau de bachelier en sciences informatiques

Acquis d'apprentissage UE

A l'issue de cet enseignement, les étudiants auront été initiés à différents domaines classiques de l'Intelligence Artificielle. Ils seront capables d'identifier quand une méthode particulière est applicable. Le cours se concentrera sur les aspects algorithmiques de l'Intelligence Artificielle.

Contenu de l'UE

Voir unique activité d'apprentissage.

Compétences préalables

Connaissance d'un langage de programmation (par ex. Python ou Java) et connaissances en structure de données de base (listes, arbres, graphes).

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

  • Examen écrit
  • Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Written exam 85%
Exercices 15%

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Oral exam 100%

Types d'activités

AATypes d'activités
S-INFO-061
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
S-INFO-061
  • Mixte

Supports principaux

AASupports principaux
S-INFO-061Note de cours - Intelligence Artificielle - Hadrien Mélot

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
S-INFO-061Sans objet

Supports complémentaires

AA
S-INFO-061

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
S-INFO-061Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
S-INFO-061- Russel, S. and Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3ième édition, Pearson, 2010
- Talbi, E.-G., Metaheuristics: from design to implementation, Wiley, 2009

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
S-INFO-061Autorisé
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 13/07/2020
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be