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.
|
|||||||||||||||||||||||||||
L'étudiant sélectionne
|
|||||||||||||||||||||||||||
De 20 à 30 crédits | |||||||||||||||||||||||||||
Bloc annuel | |||||||||||||||||||||||||||
1 | 2 | ||||||||||||||||||||||||||
Contenu: | |||||||||||||||||||||||||||
Cours obligatoires en intelligence artificielle: données massives, optimsiation et algorithmes | |||||||||||||||||||||||||||
LINGI2266 | Advanced Algorithms for Optimization | Pierre Schaus | 30h+15h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINGI2263 | Computational Linguistics | Pierre Dupont | , Pierre Dupont (supplée Cédrick Fairon) ,30h+15h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINGI2364 | Mining Patterns in Data | Siegfried Nijssen | 30h+15h | 5 crédits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINGI2365 | Constraint programming | Pierre Schaus | , Pierre Schaus (supplée Yves Deville)30h+15h | 5 crédits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
Cours au choix en intelligence artificielle
l'étudiant sélectionne 10 crédits parmi
|
|||||||||||||||||||||||||||
LELEC2870 | Machine learning : regression, deep networks and dimensionality reduction | John Lee | , Michel Verleysen30h+30h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LELEC2885 | Image processing and computer vision | Christophe De Vleeschouwer (coord.) | , Laurent Jacques30h+30h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LGBIO2010 | Bioinformatics | Pierre Dupont | 30h+30h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINGI2145 | Cloud Computing | Etienne Riviere | 30h+15h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINMA1691 | Mathématiques discrètes I : Théorie et algorithmique des graphes | Vincent Blondel | , Jean-Charles Delvenne30h+22.5h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINMA1702 | Modèles et méthodes d'optimisation I | François Glineur | 30h+22.5h | 5 crédits | q2 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINMA2450 | Combinatorial optimization | Jean-Charles Delvenne | , Julien Hendrickx30h+22.5h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LINMA2472 | Algorithms in data science | Jean-Charles Delvenne (coord.) | , Gautier Krings (supplée Vincent Blondel)30h+22.5h | 5 crédits | q1 | x | x | ||||||||||||||||||||
LSINF2275 | Data mining and decision making | Marco Saerens | 30h+15h | 5 crédits | q2 | x | x |