À la fin de ce cours, l'étudiant(e) sera capable de :

• identifier, décrire et utiliser les principaux modèles de réseaux neuroniques artificiels;

• choisir un modèle approprié afin de résoudre un problème qu'il aura formulé en termes de réseaux neuroniques;

• mettre au point des simulations simples de systèmes de classification et de vision artificielle;

• définir les composantes d'un système expert et d'une coquille de système expert;

• faire un choix éclairé des différentes techniques de contrôle d'un système expert basé sur les règles de production;

• décrire les différentes formes de représentation des connaissances et leurs mécanismes d'inférence.

Cours magistraux : trois (3) heures/semaine

Laboratoires : deux (2) heures/semaine