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 |
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De 20 à 30 credits parmi | ||||||||
Year | ||||||||
1 | 2 | |||||||
Compulsory courses in Artifficial intelligence | ||||||||
LINGI2262 | Machine Learning :classification and evaluation | Pierre Dupont | 30h+30h | 5 credits | 1q | x | x | |
LINGI2263 | Computational Linguistics | Pierre Dupont, Cédrick Fairon | 30h+15h | 5 credits | 2q | x | x | |
LINGI2264 | Automated reasoning | Charles Pecheur | 30h+15h | 5 credits | 1q | x | x | |
LINGI2365 | Constraint programming | Yves Deville | 30h+15h | 5 credits | 2q | x | x | |
Elective courses in Artificial Itelligence
The student can select 10 credits amongst |
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LSINF2275 | Data mining & decision making | Marco Saerens | 30h+30h | 5 credits | 2q | x | x | |
LELEC2885 | Image processing and computer vision | Christophe De Vleeschouwer (coord.), Laurent Jacques (compensates Benoît Macq), Benoît Macq | 30h+30h | 5 credits | 1q | x | x | |
LINGI2368 | Computational biology | N. | 30h+15h | 5 credits | 1q | x | x | |
LGBIO2010 | Bioinformatics | Pierre Dupont, Michel Ghislain | 30h+30h | 5 credits | 2q | x | x | |
LINMA1702 | Applied mathematics : Optimization I | Vincent Blondel, François Glineur (compensates Vincent Blondel), François Glineur (coord.) | 30h+22.5h | 5 credits | 2q | x | x | |
LINMA1691 | Discrete mathematics - Graph theory and algorithms | Vincent Blondel, Jean-Charles Delvenne (compensates Vincent Blondel) | 30h+22.5h | 5 credits | 1q | x | x | |
LINMA2111 | Discrete mathematics II : Algorithms and complexity | Vincent Blondel | 30h+22.5h | 5 credits | 2q | x | x | |
LSTAT2320 | Design of experiment. | Patrick Bogaert, Bernadette Govaerts | 22.5h+7.5h | 5 credits | 2q | x | x | |
LELEC2870 | Machine Learning : regression, dimensionality reduction and data visualization | Michel Verleysen | 30h+30h | 5 credits | 1q | x | x | |
LINMA2450 | Combinatorial optimization | Jean-Charles Delvenne | 30h+22.5h | 5 credits | 1q | x | x |