v2.11.0 (6242)

Enseignement de Master - CSC_5DA07_TP : Collective Intelligence

Descriptif

Self-adaptation, self-organisation, autonomic control, multi-agent systems, agent based modelling, complex systems: multi-agent project (e.g. NetLogo) to model and simulate a self-organising system of your choice (e.g.,social organisations, physical phenomena, neural networks, organisms, eco-systems, swarming behaviour, robotic systems, multi-scale control processes, etc).

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Pour les étudiants du diplôme M2 DATAAI - Data and Artificial Intelligence

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design

    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme Auditeurs libres des cycles ingénieurs IP Paris

    Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires

    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme M1 DATAAI - Data and Artificial Intelligence

    Le rattrapage est autorisé
      L'UE est acquise si Note finale >= 10
      • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
      Veuillez patienter