Programme d’études 2021-2022 | English | ||
Selected and advanced Topics in Artificial Intelligence | |||
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en informatique et gestion à la Faculté Polytechnique |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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UI-M2-IRIGIG-307-M | UE optionnelle | DUPONT Stéphane | S841 - Service d'Intelligence Artificielle |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Anglais, Français | 30 | 30 | 0 | 0 | 0 | 5 | 5.00 | 2e quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-ILIA-027 | Advanced topics in Artificial Intelligence | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q2 | 40.00% |
S-INFO-810 | Selected topics in artificial intelligence | 18 | 18 | 0 | 0 | 0 | Q2 | 60.00% |
Unité d'enseignement |
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Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage UE
A l'issue de cette UE, l'étudiant.e devrait avoir acquis des connaissances théoriques et des compétences pratiques en rapport avec deux des paradigmes majeurs de l'IA : le " deep learning " et les modèles probabilistes. Il/elle devrait :
- connaître les applications majeures de l'intelligence artificielle au langage naturel,
- connaître certaines des méthodes de machine learning les plus récentes,
- être capable de mettre en oeuvre des réseaux de neurones artificiels complexes
- savoir pour ce faire utiliser les librairies logicielles génériques pour le deep learning
- comprendre l'importance et l'intérêt de la perspective probabiliste à l'IA.
- connaître la théorie de base des modèles graphiques probabilistes et réseaux bayésiens.
- connaître les modèles de Markov cachés, les filtres à particules, les mélanges de gaussiennes, et l'allocation de Dirichlet latente.
- être capable de mettre en oeuvre des approches d'inférence statistique.
- savoir utiliser les librairies logicielles dédiées à la programmation probabiliste (PyMC3, Pyro, etc.).
Contenu de l'UE
L'UE est composée de deux AA qui exposent deux méthodologies complémentaires de l'IA:
- l'intelligence artificielle par apprentissage profond (deep learning) appliquée à la modélisation de séquences temporelles, et en particulier au traitement du langage naturel (chatbots, traduction automatique, extraction d'information, etc.)
- l'intelligence artificielle exploitant la théorie des probabilités, sur base des modèles graphiques probabilistes, des réseaux bayésiens, et de leur mise en oeuvre via la programmation probabiliste.
La partie pratique de ces AA comportera des TPs permettant de s'approprier la théorie.
Plus de détails sur le contenu sont donnés dans les fiches ECTS de chaque AA.
Compétences préalables
Sans objet
Types d'évaluations Q2 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE
Sans objet
Types d'évaluation Q3 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE
Sans objet
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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I-ILIA-027 |
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S-INFO-810 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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I-ILIA-027 |
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S-INFO-810 |
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Supports principaux
AA | |
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I-ILIA-027 | |
S-INFO-810 |
Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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I-ILIA-027 | Tous les supports et outils du cours sont mis à la disposition des étudiants par Moodle, la plateforme e-learning de l'UMONS. |
S-INFO-810 | Tous les supports et outils du cours sont mis à la disposition des étudiants par Moodle, la plateforme e-learning de l'UMONS. |
Supports complémentaires
AA | |
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I-ILIA-027 | |
S-INFO-810 |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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I-ILIA-027 | Tous les supports complémentaires seront accessibles sur Moodle, la plateforme e-learning de l'UMONS. |
S-INFO-810 | Tous les supports complémentaires seront accessibles sur Moodle, la plateforme e-learning de l'UMONS. |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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I-ILIA-027 | Sans objet |
S-INFO-810 | Sans objet |
Reports des notes d'AA d'une année à l'autre
AA | Reports des notes d'AA d'une année à l'autre |
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I-ILIA-027 | Autorisé |
S-INFO-810 | Non autorisé |