Concepts et méthodes de base de
l'intelligence artificielle. Représentation des connaissances. Traitement du
langage naturel. Stratégies de jeux et de recherches. Planification.
Raisonnement et déduction. Apprentissage. Notions de base des systèmes experts.
Lorsque vous finirez ce cours,
vous serez capable de:
Nathalie Japkowicz, Bureau: STE
5-029,
Heures de Consultation:
Sera annoncé plus tard
Devoirs
Les devoirs doivent être rendus au début du cours, le jour de remise. Il n'est
pas possible d'avoir des devoirs de rattrapage. Les trois devoirs doivent être
rendus aux dates suivantes. Ils seront postes deux semaines avant la date de
remise.
Présentation et Rapport
Chaque étudiant devra faire une recherche sur les applications pratiques de
l'IA, soumettre un rapport et faire une présentation en classe. Vous pourrez
choisir l'un des sujets suivants ou d’autres avec la permission de l’instructeur:
La liste des
dates auxquelles les présentations sont fixées est accessible ICI
RETARD DANS LA REMISE DES TRAVAUX: Un retard dans la remise des travaux
conduit a une pénalité de 10% de la note du travail par jour ouvrable et de 5%
de la note du travail par jour de fin de semaine ou jour férié.
Examens
Il y aura deux examens: un examen de mi-session et un examen final. Voici leurs dates:
Vous devez écrire
l'examen de mi-session. Il n'y aura pas d'examen make-up. Si vous avez une
raison médicale valide qui explique votre absence a l'examen (cette raison doit
être confirmée par les services de santé de l'Université), j'ajouterais le
pourcentage représentant la valeur de l'examen de mi-session à celui de
l'examen final.
L'Ecole d'Ingenierie et de Technologie de
l'Information exige l'obtention d'une note d'un minimum de 50% aux examens. La
note numérique sera calculée comme ceci:
Si (Mi_Session + Final) < 32.5%
Alors Note_Numer = (Mi_Session
+ Final) * 1.5
Sinon Note_Numer = Mi_Session
+ Final + Devoirs + Rapport/Présentation
La note alphabétique finale sera calculée en fonction de l'échelle en vigueur a
l'Université d'Ottawa (90% ou plus = A+; moins de 55% = D ou moins de 50% =
Echec).
Matériel
de Cours
Les notes de cours, une description du plagiat et de la facon
dont il peut être évité ainsi que les devoirs et autre matériel se trouvent LÀ.
Sujets: |
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Semaine |
Sujet |
A Lire |
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4 Septembre |
Qu'est ce que
l'Intelligence Artificielle? |
Chapitre 1 |
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8-11 Septembre |
Representation des Problèmes |
Section 3.0-1 |
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Recherche Aveugle |
Section 3.2 |
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15-18 Septembre |
Recherche Heuristique |
Section 4.0-2 |
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Admissibilité, Monotonicité et Information |
Section 4.3 |
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A rendre: le 6 Octobre |
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22-25 Septembre |
Recherche Adversariale |
Section 4.4 |
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Recherche Adversariale (Continuée) |
Sections 4.4-5 |
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29 Septembre -2 Octobre |
Logique Propositionnelle |
Section 2.1 |
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Logique
Propositionnelle (Continuée) |
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6-9 Octobre |
Revue pour
l'examen de mi-session |
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Examen de Mi-Session |
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13-16 Octobre |
Relâche: Action de Grâce |
Section 2.1 |
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Calcul avec Prédicats |
Section 2.2 |
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A rendre: le 3 Novembre |
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20-23 Octobre |
Calcul avec Prédicats (Continué) |
Section 2.2 |
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Preuves de Resolution |
Sections 2.3 et 2.4 |
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27-30 Octobre |
Représentations (Avancées) des Connaissances |
Extraits des Sections 8.1, 8.2, 6.1 et 6.2 |
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Apprentissage
I: Théorie, Version Space |
Sections 9.1-2 |
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3-6 Novembre |
Apprentissage
II: Arbres de Décision, Réseaux Neuronneaux |
Sections 9.3-4, 10.1-3 |
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Session de Présentations |
(2 Presentations) |
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A Rendre: le 1 Decembre |
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10-13 Novembre |
Traitement du
Langage Naturel: Syntaxe et Sémantique |
Chapitre 13 |
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Session de Présentations |
(2 Presentations) |
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17-20 Novembre |
Session de Présentations |
(2 Presentations) |
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Session de Présentations |
(2 Presentations) |
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24-27 Novembre |
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Session de Présentations |
(2 Presentations) |
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Session de Présentations |
(2 Presentations) |
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1 Decembre |
Revue pour l'Examen Final |
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