GPA671 Introduction à l’intelligence artificielle
Au terme de ce cours, l’étudiant ou l'étudiante sera en mesure :
- de définir le domaine de l’intelligence artificielle, et particulièrement les modèles en apprentissage machine;
- de résoudre des problèmes concrets en ingénierie à l’aide de modèles d’apprentissage, par exemple : machine à vaste marge, classificateur Bayésiens, réseaux de neurones, régression logistique, arbres décisionnels et algorithme k-means.
Apprentissage machine: définition; différentes taches (classification, catégorisation et régression); principaux modèles; apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement; extraction et sélection de caractéristiques; représentation des connaissances; reconnaissance et mécanismes d'inférence; raisonnement avec incertitude; méthodologie expérimentale. Les modèles sont présentés dans un contexte de système de reconnaissance de forme.
Séances de laboratoire : analyser le comportement des modèles neuroniques et statistiques en intelligence artificielle; concevoir et appliquer ces modèles d’apprentissage machine pour fin de reconnaissance de formes.
Crédits
3
Charge hebdomadaire
Cours (3h), laboratoire (2h)
Cycle
1er
Responsable
Département de génie des systèmes
Horaire
Session: Automne 2023
Groupe | Jour | Type |
---|---|---|
01 | Lundi 08:30 | Laboratoire (2 sous-groupes) |
01 | Mercredi 08:30 | Activité de cours |