Le cours semaine par semaine, 2016

(sera adjusté au fur et à mesure)

Semaine

Thème

Présentation au cours (PPT)

Référence
(Russell&Norvig)

Séance Démo.

Exercices à rendre

TP à rendre

1

Introduction au domaine de l'IA

 

 

- organisation du cours

- Introduction

- Agent

Note du cours

Référence: Ch.1, 2.

PPT-ch.1, PDF-ch.1

PPT-ch.2, PDF-ch.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

 

 

2

 Recherche non-informé

recherche non informée

Référence: Ch. 3

PPT-ch.3, PDF-ch.3

 

- Introduction de Python

 

- Algorithmes de recherche non informées implanté en Python

 

 

3

Recherche heuristique

PPT :

- recherche heuristique

- jeux

Référence: Ch. 4

PPT-ch.4, PDF-ch.4

Référence: Ch. 6

PPT-ch.6, PDF-ch.6

 

Vidéo de Larochelle sur:

- Recherche heuristique

- Recherche local

- Jeux

- Satisfaction de contraintes

Implantations:

- Recherches heuristiques (informées)

- jeux

Exercices

Ex1 –recherche

 

4

Logique

 

PPT :

- logique-proposition

Note du cours

En PDF

Référence: Ch. 7

PPT-ch.7, PDF-ch.7

 

Vidéo de Larochelle - Logique du premier ordre

 

5

Logique (suite)

- logique-LPO

- logique-inférence

Référence: Ch. 8 et Ch. 9

PPT-ch.8, PDF-ch.8

PPT-ch.9, PDF-ch.9

- Exercices sur Logique

 

-Implantation en Python

Ex2 – logique

 

6

Examen intra:

Examen intra, Mardi 14 février 15:30-17:30

 

Démo: solution de l'intra

Examen 2013

 TP1

 

 

7

Traitement de l'incertitude

- probabilité

Référence: Ch. 13
PPT-ch.13, PDF-ch.13

 

Vidéo de Larochelle - Raisonnement probabiliste

 

 

 

Semaine de lecture

 

 

 

 

 

8

Traitement de l'incertitude (cont.)

- bayésien

- inférence-bayésien

Référence: Ch.14

PPT-ch.14,

Présentation en PDF:

chapiter14a, chapiter14b

Vidéo de Larochelle - Réseaux bayésiens

Un article sur l'utilisation de la logique floue

Ex3 - Traitement de l'incertitude

9

Apprentissage automatique

apprentissage (arbre de décision)

Référence: Ch. 18-20


Arbre de décision :

PPT-ch.18, PDF-ch.18

 

 

 

10

Apprentissage automatique

 

 

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)

 

 

11

Traitements de langue naturelle

 

Référence: Ch. 22, 23.

PDF ch.22

 

TP2

12

Traitements de langue naturelle (cont.)

NLP

 

 

 

 

 

 

13

 

Révision

 

 

 

 

 

Final:

18 avril 14:30-17:30

 

 

Examen final de 2013