v2.11.0 (5728)

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 Master M1 - Data and Artificial Intelligence

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

Pour les étudiants du diplôme Master M1 - Interaction, Graphic & Design

Pour les étudiants du diplôme Master M2 - Data & Artificial Intelligence

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

    Le coefficient de l'UE est : 2.5

    La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

    Veuillez patienter