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Study programme 2013-2014

Teaching and training





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.

 
> Legend

The student shall select

De 20 à 30 credits parmi
Year
  1 2

Mandatory Compulsory courses in Artifficial intelligence
Mandatory LINGI2262 Machine Learning :classification and evaluation   Pierre Dupont 30h+30h  5 credits 1q x x
Mandatory LINGI2263 Computational Linguistics   Pierre Dupont, Cédrick Fairon 30h+15h  5 credits 2q x x
Mandatory LINGI2264 Automated reasoning   Charles Pecheur 30h+15h  5 credits 1q x x
Mandatory LINGI2365 Constraint programming   Yves Deville 30h+15h  5 credits 2q x x
 
Optionnal Elective courses in Artificial Itelligence

The student can select 10 credits amongst  

Optionnal LSINF2275 Data mining & decision making   Marco Saerens 30h+30h  5 credits 2q x x
Optionnal LELEC2885 Image processing and computer vision   Christophe De Vleeschouwer (coord.), Laurent Jacques (compensates Benoît Macq), Benoît Macq 30h+30h  5 credits 1q x x
Optionnal LINGI2368 Computational biology   N. 30h+15h  5 credits 1q x x
Optionnal LGBIO2010 Bioinformatics   Pierre Dupont, Michel Ghislain 30h+30h  5 credits 2q x x
Optionnal LINMA1702 Applied mathematics : Optimization I   Vincent Blondel, François Glineur (compensates Vincent Blondel), François Glineur (coord.) 30h+22.5h  5 credits 2q x x
Optionnal LINMA1691 Discrete mathematics - Graph theory and algorithms   Vincent Blondel, Jean-Charles Delvenne (compensates Vincent Blondel) 30h+22.5h  5 credits 1q x x
Optionnal LINMA2111 Discrete mathematics II : Algorithms and complexity   Vincent Blondel 30h+22.5h  5 credits 2q x x
Optionnal LSTAT2320 Design of experiment.   Patrick Bogaert, Bernadette Govaerts 22.5h+7.5h  5 credits 2q x x
Optionnal LELEC2870 Machine Learning : regression, dimensionality reduction and data visualization   Michel Verleysen 30h+30h  5 credits 1q x x
Optionnal LINMA2450 Combinatorial optimization   Jean-Charles Delvenne 30h+22.5h  5 credits 1q x x