v2.11.0 (5932)

Enseignement scientifique & technique - CSC_3EL05_TP : Information algorithmique & IA

Domaine > Informatique.

Descriptif

L’intelligence artificielle fait maintenant partie des techniques de l’ingénierie.

L'IA est pourtant souvent perçue comme une simple collection de méthodes brillantes et innovantes pour résoudre des problèmes. L’information algorithmique offre un cadre théorique fondamental pouvant servir de guide pour les développements de l’intelligence artificielle.

 

Objectifs pédagogiques

Acquis d'apprentissage
À l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Définir l'information algorithmique et énumérer certaines de ses propriétés
- Résumer comment l'information algorithmique informe des concepts de l'intelligence artificielle
- Appliquer des concepts de l'information algorithmique à des problèmes simples, similaires à ceux vus en cours, en TP ou en projet

Compétences de rattachement (et justification)
- BC1.3 – Elaborer une ou plusieurs solutions technologiques, en s’appuyant sur la modélisation théorique et la méthode scientifique de manière à faire ressortir la pertinence desdites solutions permettant une prise de décision; Justification : Les étudiants vont apprendre les propriétés de l'information algorithmique, et apprendre comment la mettre en oeuvre dans des cas concrets, via les TP. Puis, à l'occasion du projet, les étudiants développeront leur propre solution à un problème pré-défini.
- BC4.5 – Apporter des contributions novatrices et intégrer des savoirs de différents domaines pour résoudre des problèmes complexes; Justification : Les étudiants appliquent les concepts vus en cours à des problèmes de nature variés, allant du concret à l'abstrait, et faisant appel à leur capacité à modéliser de façon simple des problèmes en apparence complexe.
- BC10.1 – Modéliser des phénomènes, des situations, des signaux, des données dans un objectif, par exemple de conception de nouveaux produits dans le domaine du numérique; Justification : Les étudiants appliquent les concepts vus en cours à des problèmes de nature variés, allant du concret à l'abstrait, et faisant appel à leur capacité à modéliser de façon simple des problèmes en apparence complexe. Cette compétence est abordée dans le contexte du projet.

27 heures en présentiel (18 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Travaux Pratiques : 13.5
  • Activité artistique & musique : 7.5
  • Oral et soutenance : 6

3 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

effectifs minimal / maximal:

10/30

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Vos modalités d'acquisition :

- Travaux pratiques notés
- Contrôle de connaissances
- Projet d'application : soutenance et rapport

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 10

Le coefficient de l'UE est : 0.2

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

Le cours est divisé en chapitres structurés en cours + TP.

Les TP sont en ligne. Ils incluent des capsules vidéos et des diaporamas ; les réponses aux questions sont enregistrées et notées.

L’évaluation comporte un examen (30’). Les étudiants réalisent un microprojet en binôme et rédigent un rapport succinct.

Mots clés

information algorithmique, intelligence artificielle, apprentissage automatique, théorie de l'information

Méthodes pédagogiques

L'UE comprend des cours magistraux suivis de TPs, la réalisation d'un projet, et un examen final. Les exercices des TP approfondissent les concepts vus en cours. Le projet (soutenance+rapport) met en jeu le cours et la créativité des étudiants.

Support pédagogique multimédia

Oui

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