ELE778 Intelligence artificielle : réseaux neuroniques et systèmes experts

S’initier au domaine de l'intelligence artificielle par le biais des réseaux neuroniques et des systèmes experts.

Réseaux neuroniques. Modélisation d'un neurone. Règles d'apprentissage. Principaux modèles de réseaux neuroniques : perceptron, rétropropagation d'erreur, modèle de Hopfield, machine de Boltzmann et modèle ART. Applications des réseaux neuroniques en vision artificielle et commande vocale. Systèmes experts (SE). SE et bases de données. Coquille de SE. Espaces-problèmes et méthode de fouille. Représentation des connaissances par des systèmes de production. Logique floue. Représentation d'objets structurés par les réseaux sémantiques, les cadres et la programmation objet. Techniques d'extraction des connaissances. Étude de cas dans les domaines du contrôle de la qualité et de la fiabilité.

Séances de laboratoire sur ordinateur axées sur la simulation des principaux modèles de réseaux neuroniques et sur les techniques d'apprentissage; conception et évaluation d’un modèle neuronal formel en utilisant des données réelles. La connaissance d’un langage de programmation est requise.

Crédits 3
Charge hebdomadaire Cours (3h), laboratoire (2h)
Cycle 1er
Responsable Département de génie électrique