Cours d'Intelligence Artificielle, semestre de printemps, donné par Prof. Faltings Objectifs : Connaitre les principales techniques pour la réalisation de systèmes à base de connaissances et des agents intelligents. Contenu : 1. Notions de base: logique des prédicats, inférence et démonstration automatique des théorèmes 2. Programmation symbolique, en particulier en Python 3. Algorithmes de recherche, moteurs d'inférence, systèmes experts 4. Diagnostic: par raisonnement incertain, par système expert, et par modèles 5. Raisonnement avec des données incertaines: logique floue, inférence Bayesienne 6. Satisfaction de contraintes: définition, consistance et principaux théorèmes, heuristiques de recherche, propagation locale, raisonnement temporel et spatial 7. Planification automatique: modélisation, planification linéaire et non-linéaire 8. Apprentissage automatique: induction d'arbres de décision et de règles, algorithmes génétiques, explanation-based
- Professor: Boi Faltings
- Teacher: Diego Matteo Antognini
- Teacher: Panayiotis Danassis
- Teacher: Naman Goel
- Teacher: Aleksei Triastcyn
