Programme d’études 2020-2021English
Intelligence artificielle
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en informatique et gestion (Charleroi (Hor. décalé)) à la Faculté Polytechnique

Les étudiants sont invités à consulter les fiches ECTS des AA pour prendre connaissance des modalités d’évaluation spéciales Covid-19 éventuellement prévues pour la fin du Q3

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M1-IRIGIG-846-CUE optionnelleMELOT 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

  • Imaginer, concevoir, réaliser et mettre en oeuvre des modèles conceptuels et des solutions informatiques pour répondre à des problèmes complexes notamment de décision, d'optimisation, de gestion et de production dans le cadre d'une démarche d'innovation en entreprise en intégrant l'évolution des besoins, contextes et enjeux (techniques, économiques, sociétaux, éthiques et environnementaux).
    • Sur base d'une modélisation, concevoir un système ou une stratégie répondant au problème posé ; les évaluer compte tenu des différents paramètres du cahier des charges.
  • Mobiliser un ensemble structuré de connaissances et compétences scientifiques et techniques spécialisées permettant de répondre, avec expertise et adaptabilité, aux missions de l'ingénieur civil en Informatique et Gestion
    • Maîtriser et mobiliser de façon pertinente des connaissances, des modèles, des méthodes et des techniques relatifs au domaine de l'Informatique et Gestion
    • Analyser et modéliser une solution informatique innovante ou une stratégie d'entreprises en sélectionnant de manière critique des théories et des approches méthodologiques (modélisation, optimisation, algorithmique, calculs), y compris en tenant compte des aspects pluridisciplinaires.

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

Examen écrit 85%
Exercices 15%

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Examen oral 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

AA
S-INFO-061

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 : 09/07/2021
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be