Programme d’études 2022-2023English
Intelligence artificielle
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en informatique et gestion (CHARLEROI) (Horaire décalé) à la Faculté Polytechnique

CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
UI-M2-IRIGIG-203-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 de l'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 : descriptif et cohérence pédagogique

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'activités

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

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
S-INFO-061
  • Hybride

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 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

Evaluation du quadrimestre 2 (Q2) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation Q2
S-INFO-061
  • Examen écrit - En présentiel
  • Exercice(s) coté(s) - A distance

Evaluation du quadrimestre 2 (Q2) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q2
S-INFO-061Examen écrit 85%
Exercices 15%

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - type

AAType(s) et mode(s) d'évaluation du Q3
S-INFO-061
  • Examen oral - En présentiel

Evaluation du quadrimestre 3 (Q3) - commentaire

AACommentaire sur l'évaluation Q3
S-INFO-061Examen oral 100%
(*) 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 : 09/05/2022
Date de dernière génération automatique de la page : 20/06/2023
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be