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'apprentissageÀ 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.
- Oral et soutenance : 6
- Leçon : 7.5
- Travaux Pratiques : 13.5
effectifs minimal / maximal:
10/30Diplôme(s) concerné(s)
UE de rattachement
- MDC_3UE02_TP : Sciences et technologies de l'ingénieur (I)
Format des notes
Numérique sur 20Pour 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 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 quiz court (30’). Les étudiants réalisent un microprojet en binôme et rédigent un rapport succinct. Les rapports sont assemblés dans les « proceedings » du cours.
Mots clés
information algorithmique, intelligence artificielle, apprentissage automatique, théorie de l'informationMéthodes pédagogiques
L'UE comprend des cours magistraux, chacun suivi d'un TP, des heures dédiées à la réalisation d'un projet, et un quizz final bref. Les TP permettent de revoir et d'approfondir les concepts vus en cours, à l'aide d'exercices concrets, dont les réponses sont révélées au fur et à mesure. Le contenu des TP est à 50% redondant avec le contenu du cours, ce qui est intentionnel, pour permettre aux étudiants de bien assimiler le contenu. Le projet, évalué avec une soutenance et un rapport, permet aux étudiants de mettre en oeuvre les connaissances du cours tout en faisant preuve de créativité.Support pédagogique multimédia
