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
• Maîtriser les techniques de communication
• -Pouvoir communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l'oral qu'à l'écrit, ses conclusions, ses propositions originales ainsi que les connaissances et principes sous-jacents
• Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
• -Etre capable d'acquérir seul de nouveaux savoirs
• Appliquer une méthodologie scientifique
• -Avoir la capacité de mener une réflexion critique sur l'impact de l'informatique en général et, en particulier, lors de la contribution à des projets

Acquis d'apprentissage de l'UE

A l'issue de cette UE, l'étudiant.e devrait avoir acquis des connaissances théoriques et des compétences pratiques en rapport avec l'un des paradigmes majeurs de l'IA : le " deep learning ". 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

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

L'UE est composée d'une AA qui expose:
- 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.)

La partie pratique de cette AA comportera des TPs permettant de s'approprier la théorie.

Plus de détails sur le contenu sont donnés dans la fiche ECTS de cette AA.

Compétences préalables

Sans objet