Le principal objectif de ce cours est d’identifier, de décrire et d’utiliser les principaux modèles de réseaux de neurones artificiels.

OBJECTIFS SPÉCIFIQUES

• Choisir un modèle approprié afin de résoudre un problème formulé en termes connexionnistes;
• Mettre au point des simulations simples de systèmes de classification et d’extraction de descripteurs;
• Identifier et décrire les principales caractéristiques et les principes de base de l’intelligence artificielle;
• Décrire les différentes formes de représentation des connaissances et les principes de l'apprentissage automatique;
• Définir les composantes d’un système expert et d’un système à base de connaissances

39    heures de cours magistral (enseignement théorique)

36    heures de laboratoire

3      heures de travail personnel (en moyenne) par semaine

Pour atteindre les objectifs, l’étudiant assistera à des exposés magistraux à raison de 3h30 par semaine et à des séances de laboratoire (3 h par semaine) durant lesquelles il pourra simuler le fonctionnement de divers modèles de réseaux de neurones appliqués à des problèmes de classification et d’extraction de descripteurs visuels.