Programme d’études 2021-2022English
Intelligence artificielle
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences informatiques à la Faculté des Sciences

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-MC-INFO60-005-MUE ObligatoireMELOT HadrienS825 - Algorithmique
  • MELOT Hadrien

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français301500066.002e quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
S-INFO-014Intelligence 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

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-014
  • Cours magistraux
  • Exercices dirigés

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
S-INFO-014
  • Face à face

Supports principaux

AASupports principaux
S-INFO-014Note de cours - Intelligence Artificielle - Hadrien Mélot

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
S-INFO-014Sans objet

Supports complémentaires

AA
S-INFO-014

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
S-INFO-014Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
S-INFO-014- 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-014Autorisé
(*) 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 dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 05/05/2021
Date de dernière génération automatique de la page : 06/05/2022
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be