Option en intelligence artificielle: données massives, optimisation et algorithmes

info2m  2016-2017  Louvain-la-Neuve

 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 20 à 30 crédits parmi

Bloc annuel
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Obligatoire Cours obligatoires en intelligence artificielle: données massives, optimisation et algorithmes
Obligatoire LINGI2262 Machine Learning : classification and evaluation   Pierre Dupont;
30h+30h  5 crédits 2q x x
Obligatoire LINGI2263 Computational Linguistics   Pierre Dupont;
Cedrick 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;
Christophe Lecoutre (supplée Yves Deville);
30h+15h  5 crédits 2q x x
 
Optionnel Cours au choix en intelligence artificielle

L'étudiant choisit 10 crédits parmi  

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 LELEC2885 Image processing and computer vision   Christophe Devleeschouwer;
Laurent Jacques;
30h+30h  5 crédits 1q x x
Optionnel LGBIO2010 Bioinformatics   Pierre Dupont;
Michel Ghislain;
30h+30h  5 crédits 2q x x
Optionnel LINGI2145 Cloud Computing   Damien Leroy;
30h+15h  5 crédits 1q x x
Optionnel LINMA1691 Mathématiques discrètes I : Théorie et algorithmique des graphes   Vincent Blondel;
Jean-Charles Delvenne;
30h+22.5h  5 crédits 1q x x
Optionnel LINMA1702 Modèles et méthodes d'optimisation I   Francois Glineur;
30h+22.5h  5 crédits 2q x x
Optionnel LINMA2450 Combinatorial optimization   Jean-Charles Delvenne;
Julien Hendrickx;
30h+22.5h  5 crédits 1q x x
Optionnel LINMA2472 Algorithms in data science   Vincent Blondel (coord );
Jean-Charles Delvenne;
Gautier Krings (supplée Vincent Blondel);
30h+22.5h  5 crédits 1q x x
Optionnel LSINF2275 Data mining and decision making   Marco Saerens;
30h+15h  5 crédits 2q x x