Les étudiants ayant suivi l'option "Artificial Intelligence: big data, optimization and algorithms" 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, traitement de grands volumes de données, 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.
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Rem: L'étudiant sélectionne 20 à 30 crédits parmi |
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Bloc annuel | ||||||||
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Contenu: | ||||||||
Cours obligatoires en intelligence artificielle: données massives, optimisation et algorithmes | ||||||||
LINGI2262 | Machine Learning : classification and evaluation | Pierre Dupont | 30h+30h | 5 crédits | 2q | x | x | |
LINGI2263 | Computational Linguistics | Pierre Dupont , Cédrick Fairon | 30h+15h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LINGI2266 | Advanced Algorithms for Optimization | Pierre Schaus | 30h+15h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LINGI2365 | Constraint programming | Yves Deville , Pierre Schaus , Pierre Schaus (supplée Yves Deville) | 30h+15h | 5 crédits | 2q | x | x | |
Cours au choix en intelligence artificielle
L'étudiant choisit 10 crédits parmi |
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LELEC2870 | Machine Learning : regression, dimensionality reduction and data visualization | John Lee (supplée Michel Verleysen) , Michel Verleysen | 30h+30h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LELEC2885 | Image processing and computer vision | Christophe De Vleeschouwer (coord.) , Laurent Jacques | 30h+30h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LGBIO2010 | Bioinformatics | Pierre Dupont | 30h+30h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LINGI2145 | Cloud Computing | Etienne Riviere | 30h+15h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LINGI2364 | Mining Patterns in Data | Siegfried Nijssen | 30h+15h | 5 crédits | 2q | x | x | |
LINMA1691 | Mathématiques discrètes I : Théorie et algorithmique des graphes | Vincent Blondel , Jean-Charles Delvenne | 30h+22.5h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LINMA1702 | Modèles et méthodes d'optimisation I | François Glineur | 30h+22.5h | 5 crédits | 2q | x | x | |
LINMA2450 | Combinatorial optimization | Jean-Charles Delvenne (coord.) , Julien Hendrickx | 30h+22.5h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LINMA2472 | Algorithms in data science | Vincent Blondel , Jean-Charles Delvenne (coord.) , Gautier Krings (supplée Vincent Blondel) | 30h+22.5h | 5 crédits | 1q | x | x | |
LSINF2275 | Data mining and decision making | Marco Saerens | 30h+15h | 5 crédits | 2q | x | x |