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Option en intelligence artificielle / Artificial Intelligence [30.0]

Les étudiants ayant suivi l'option "Artificial Intelligence" devront être capables de:
- Identifier et mettre en oeuvre une classe de méthodes et de techniques permettant à un logiciel de résoudre des problèmes complexes qui, résolus par un être humain, nécessitent de l'"intelligence"
- Comprendre et appliquer à bon escient des méthodes et techniques relevant de l'intelligence artificielle telles que raisonnement automatisé, recherche et heuristiques, acquisition et représentation de connaissances, apprentissage automatique, problèmes de satisfaction de contraintes
- Identifier des classes d'applications où ces méthodes et outils peuvent être appliqués; appréhender des classes particulières d'applications et leurs techniques spécifiques - par exemple, robotique, vision par ordinateur, planification, fouille de données, traitement de la langue naturelle et de données bioinformatiques
- Formaliser et structurer des corps de connaissances complexes en utilisant une approche systématique et rigoureuse pour développer des systèmes "intelligents" de qualité

Légende
Obligatoire Au choix
Cours non dispensé cette année académique Cours cyclique non dispensé cette année académique
Cours cyclique dispensé cette année académique Cours de 2 ans

Cliquez sur le sigle du cours pour consulter le cahier des charges détaillé (objectifs, méthodes, évaluation, etc..)
Année
1 2

Tous les cours de cette option sont obligatoires.

ObligatoireCours obligatoires en intelligence artificielle
Obligatoire LINGI2262

Machine Learning : classification and evaluation Pierre Dupont 30h + 30h  5 crédits  1q  x x
Obligatoire LINGI2263

Computational Linguistics Pierre Dupont, Pierre Dupont (coord.), Pierre Dupont (supplée Cédrick Fairon), Cédrick Fairon 30h + 15h  5 crédits  2q  x x
Obligatoire LINGI2264

Automated reasoning Charles Pecheur 30h + 15h  5 crédits  1q  x x
Obligatoire LINGI2365

Constraint programming Yves Deville 30h + 15h  5 crédits  2q  x x

ObligatoireCours au choix en intelligence artificielle
l'étudiant sélectionne 10 crédits parmi
Au choix LSINF2275

Data mining and decision making Marco Saerens 30h + 30h  5 crédits  2q  x x
Au choix LELEC2885

Image processing and computer vision Christophe De Vleeschouwer (coord.), Laurent Jacques (supplée Benoît Macq), Benoît Macq 30h + 30h  5 crédits  1q  x x
Au choix LINGI2368

Computational biology Pierre Dupont 30h + 15h  5 crédits  1q  x x
Au choix LGBIO2010

Bioinformatique Yves Deville, Michel Ghislain 30h + 30h  5 crédits  2q  x x
Au choix LINMA1702

Modèles et méthodes d'optimisation I Vincent Blondel, François Glineur, François Glineur (coord.), François Glineur (supplée Vincent Blondel) 30h + 22.5h  5 crédits  2q  x x
Au choix LINMA1691

Mathématiques discrètes I : Théorie et algorithmique des graphes Vincent Blondel, Jean-Charles Delvenne (supplée Vincent Blondel) 30h + 22.5h  5 crédits  1q  x x
Au choix LINMA2111

Mathématiques discrètes II : algorithmes et complexité Vincent Blondel 30h + 22.5h  5 crédits  2qCours non dispensé cette année académique  x x
Au choix LSTAT2110

Analyse des données Christian Hafner, Johan Segers 22.5h + 7.5h  5 crédits  1q  x x
Au choix LSTAT2320

Plans expérimentaux Patrick Bogaert, Bernadette Govaerts 22.5h + 7.5h  5 crédits  2q  x x
Au choix LSTAT2020

Calcul statistique sur ordinateur Céline Bugli (supplée Bernadette Govaerts), Bernadette Govaerts 20h + 20h  6 crédits  1q  x x
Au choix LELEC2870

Machine Learning : regression, dimensionality reduction and data visualization Michel Verleysen 30h + 30h  5 crédits  1q  x x
Au choix LINGE1222

Analyse statistique multivariée Cédric Heuchenne (supplée Johan Segers), Johan Segers 30h + 15h  4 crédits  2q  x x
Au choix LINMA2450

Optimisation : programmation combinatoire Jean-Charles Delvenne 30h + 22.5h  5 crédits  1q  x x
 
| 25/06/2010 |