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programme d'études 2014-2015

Enseignement et formation



 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

Rem: l'étudiant sélectionne

De 20 à 30 crédits parmi
Année
  1 2

Obligatoire Cours obligatoires en intelligence artificielle
Obligatoire LINGI2262 Machine Learning : classification and evaluation   Pierre Dupont 30h+30h  5 crédits 2q x x
Obligatoire LINGI2263 Computational Linguistics   Pierre Dupont, Cédrick Fairon 30h+15h  5 crédits 1q x x
Obligatoire LINGI2266 Advanced Algorithms for Optimization   Pierre Schaus 30h+15h  5 crédits 1q x x
Obligatoire LINGI2365 Constraint programming   Yves Deville 30h+15h  5 crédits 2q x x
 
Optionnel Cours au choix en intelligence artificielle

l'étudiant peut sélectionner 10 crédits parmi  

Optionnel LSINF2275 Data mining and decision making   Marco Saerens 30h+30h  5 crédits 2q x x
Optionnel LELEC2885 Image processing and computer vision   Christophe De Vleeschouwer (coord.), Laurent Jacques (supplée Christophe De Vleeschouwer), Benoît Macq 30h+30h  5 crédits 1q x x
Optionnel LGBIO2010 Bioinformatics   Pierre Dupont, Michel Ghislain 30h+30h  5 crédits 2q x x
Optionnel LINMA1702 Modèles et méthodes d'optimisation I   Vincent Blondel, François Glineur (supplée Vincent Blondel), François Glineur (coord.) 30h+22.5h  5 crédits 2q x x
Optionnel 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
Optionnel LINMA2111 Discrete mathematics II : Algorithms and complexity   Vincent Blondel, Jean-Charles Delvenne (supplée Vincent Blondel) 30h+22.5h  5 crédits 2q x x
Optionnel LSTAT2320 Plans expérimentaux   Patrick Bogaert, Bernadette Govaerts 22.5h+7.5h  5 crédits 2q x x
Optionnel LELEC2870 Machine Learning : regression, dimensionality reduction and data visualization   John Lee (supplée Michel Verleysen), Michel Verleysen 30h+30h  5 crédits 1q x x
Optionnel LINMA2450 Combinatorial optimization   Jean-Charles Delvenne 30h+22.5h  5 crédits 1q x x
Optionnel LINGI2264 Automated reasoning   N. 30h+15h  5 crédits 1q x x