Le cours semaine par semaine, 2016
(sera adjusté au fur et à mesure)
Semaine |
Thème |
Présentation au
cours (PPT) |
Référence |
Séance Démo. |
Exercices à rendre |
TP à rendre |
1 |
Introduction au domaine de l'IA |
- organisation du cours - Agent |
Référence:
Ch.1, 2. Vidéo de Larochelle: http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/cours/ift615_E2013/contenu.html (Partie sur Agents intelliugents) L’article de Turing en 1950. |
Pas de démo |
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2
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Recherche non-informé |
Référence: Ch. 3 |
- Introduction de Python
- Algorithmes de recherche non informées
implanté en Python |
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3 |
Recherche heuristique
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PPT : - jeux |
Référence: Ch. 4 Référence:
Ch. 6 Vidéo de Larochelle sur: - Recherche heuristique - Recherche local - Jeux - Satisfaction de contraintes |
Implantations: - Recherches
heuristiques (informées) - jeux Exercices |
Ex1 –recherche |
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4 |
Logique |
PPT : |
Note du cours Référence: Ch.
7
Vidéo de Larochelle - Logique du premier ordre |
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5 |
Logique (suite) |
Référence: Ch. 8 et Ch. 9 |
- Exercices sur Logique
-Implantation en Python |
Ex2 – logique |
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6 |
Examen intra: |
Examen intra,
Mardi 14 février
15:30-17:30 |
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Démo: solution de l'intra |
TP1 |
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7 |
Traitement de
l'incertitude |
Référence: Ch.
13 Vidéo de Larochelle - Raisonnement probabiliste |
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Semaine de lecture |
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8 |
Traitement de l'incertitude (cont.) |
- bayésien |
Référence: Ch.14 Présentation en PDF: Vidéo de Larochelle - Réseaux bayésiens |
Un article sur l'utilisation de la logique
floue |
Ex3 - Traitement de
l'incertitude |
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9 |
Apprentissage automatique |
Référence: Ch. 18-20
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10 |
Apprentissage
automatique |
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Apprentissage Bayésien : PDF-ch.20a Réseau de neurones : PDF-ch.20b - Une
présentation sur Naïve
Bayes (à Manchester, par Chen) - SVM
(appliqué à la classification de textes – par Manning et Nayak) |
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11 |
Traitements de langue naturelle |
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Référence: Ch. 22, 23. |
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TP2 |
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12 |
Traitements de
langue naturelle (cont.) |
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13 |
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Final: |
18 avril 14:30-17:30 |
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