Apprentissage artificiel
| Nature | UE |
|---|
| Crédits ECTS | 3 |
|---|---|
| Volume horaire total | 24 |
| Volume horaire CM | 9 |
| Volume horaire TD | 9 |
| Volume horaire TP | 6 |
Pré-requis
pas de pré-requis »
Objectifs
Apprentissage naturel et l’apprentissage artificiel.
Contenu
Introduction : de l’apprentissage naturel à l’apprentissage artificiel :
Processus algorithmique, Thèse de Church, Test de Turing, Chambre de Searle…
Environnement méthodologique de l’apprentissage :
Espace des données, espace des hypothèses, protocoles, évaluation, comparaison
Techniques d’apprentissage supervisé :
Espace des versions, Apprentissage par analogie, Raisonnement à partir de cas, Arbres de décisions, réseaux connexionnistes, réseaux bayésiens, …
La mise en œuvre se fera avec un outil logiciel (WEKA, SAS, …).
Processus algorithmique, Thèse de Church, Test de Turing, Chambre de Searle…
Environnement méthodologique de l’apprentissage :
Espace des données, espace des hypothèses, protocoles, évaluation, comparaison
Techniques d’apprentissage supervisé :
Espace des versions, Apprentissage par analogie, Raisonnement à partir de cas, Arbres de décisions, réseaux connexionnistes, réseaux bayésiens, …
La mise en œuvre se fera avec un outil logiciel (WEKA, SAS, …).
Informations complémentaires
Apprentissage naturel et l’apprentissage artificiel.