Objectifs (en termes de compétences)

- appréhender un ensemble de techniques informatiques permettant de résoudre des problèmes complexes qui nécessitent de l'intelligence lorsqu'ils sont résolus par un être humain;

- comprendre et expliquer les fondements sur lesquels reposent de telles techniques;

- identifier des classes d'applications où ces techniques peuvent être utilisées à bon escient;

- maîtriser les principales approches pour représenter et structurer des corps de connaissances symboliques, et pour automatiser des raisonnements sur de telles représentations; expliquer leurs avantages et inconvénients respectifs en fonction de classes d'applications spécifiques;

- réaliser une application simple mettant en oeuvre les techniques étudiées.

Objet de l'activité (principaux thèmes à aborder)

- Méthodes générales de résolution de problèmes: approches par espace d'état et par réduction de problèmes, techniques de recherches et heuristiques.

- Méthodes de représentation de connaissance et de formalisation de raisonnements: systèmes basés sur la logique, systèmes de production, systèmes à objets structurés.

- Architecture générale des systèmes à base de connaissance.

- Planification: génération de plans, planification hiérarchisée.

- Introduction aux outils d'implémentation de ces méthodes.

Résumé : Contenu et Méthodes

voir "Objet de l'activité"

Autres informations (Pré-requis, Evaluation, Support, ...)

- Pré-requis:
(1) INGI2101 - Mathématiques discrètes: bases logiques de l'informatique
(2) LINF2121 - Algorithmique et stucture de données

- Références:
(1) S. Russel, P. Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach", Prentice Hall, 1995
(2) H. Farreny, M. Ghallab, "Eléments d'intelligence artificielle", Hermès, 1987
(3) E. Rich, K. Knight, "Artificial Intelligence, 2nd Edition", McGraw-Hill, 1991
(4) N.J. Nilsson, "Principles of Artificial Intelligence", Springer-Verlag, 1980
(5) P. Jackson, "Introduction to Expert Systems, 2nd Edition", Addison-Wesley, 1990

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