Connaître les principes et les techniques algorithmiques de base de l'intelligence artificielle. Savoir choisir et appliquer les différentes approches en fonction du problème à résoudre. Être sensibilisé à l'éthique de l'intelligence artificielle.
Concept d'agent intelligent. Apprentissage automatique (classification linéaire, minimisation d'une perte, réseaux de neurones, apprentissage supervisée; apprentissage non supervisée; apprentissage par renforcement; approximation de fonction). Raisonnement probabiliste (classifieur bayésien naïf, réseau bayésien, modèle de Markov caché, réseau bayésien dynamique, filtre de particules;). Recherche heuristique globale. Recherche heuristique locale (algorithmes génétiques; résolution de problèmes par la satisfaction de contraintes). Planification et les jeux compétitifs (fonctions d'évaluation; théorie des jeux). Processus de décision de Markov (problèmes de décisions séquentielles, politiques optimales; algorithmes). Raisonnement avec logique de premier ordre; éthique de l'intelligence artificielle.
Les chapitres de la colonne « Lectures » font référence au manuel AIMA.
Pour les étudiant.es intéressé.es, voici un lien vers les capsules du cours IFT615 d'Hugo Larochelle sur YouTube.
Une version PDF du plan de cours est disponible ici
| Semaine | Date | Sujets | Lectures | Travaux |
|---|---|---|---|---|
| 1 | LU 2/5 |
Introduction
PDF, PPT |
1 & 2 | |
Apprentissage automatique
|
19.1 à 19.2, 19.7.1 |
TP1 (JC)
(Remise 24 mai) Énoncé Fichiers |
||
| MA 3/5 |
|
19.6.1 à 19.6.4 | ||
| 2 | LU 9/5 |
|
19.6.5 21.1.1 |
TP2 (JC)
(Remise 31 mai) Énoncé Fichiers |
| MA 10/5 |
|
21.1.2 | ||
| 3 | LU 16/5 |
Application - Vision artificielle
|
21.3 25.1 à 25.4 |
|
| MA 17/5 |
Application - Traitement du language naturel
| 24.1, 21.6, 24.2 | ||
| 4 | LU 23/5 | Congé universitaire - Journée des Patriotes | ||
| MA 24/5 |
Apprentissage automatique
|
19.3 |
Quiz 1 (DN)
(Remise 7 juin) Énoncé |
|
| 5 | LU 30/5 | Apprentissage automatique | 19.4, 19.9 21.5.2 à 21.5.4 |
|
| Raisonnement probabiliste | 12.1 à 12.6 |
TP3 (JC)
(Remise 3 juillet) Énoncé Fichiers |
||
| MA 31/5 |
|
|||
| 6 | LU 6/6 |
|
13.1 à 13.4 | |
| MA 7/6 |
|
14.1 à 14.3 | ||
| 7 | LU 13/6 |
|
||
|
14.5.3 | |||
| MA 14/6 |
Application - Traitement du langage naturel
|
23.1 à 23.3, 23.6 | ||
|
Révision en vue de l'intra
PDF, PPT |
||||
| 8 | Période des examens périodiques | |||
| 9 | LU 27/6 |
Recherche heuristique globale
|
3 | |
Processus de décision de Markov
| 17.1 |
TP4 (DN)
(Remise 19 juillet) |
||
| MA 28/6 |
|
17.2 | ||
| 10 | LU 4/7 |
|
||
| Correction de l'intra | ||||
| MA 5/7 |
Apprentissage par renforcement
|
22.1 à 22.2 | ||
| 11 | LU 11/7 |
|
22.3 | |
|
22.4 |
TP5 (DN)
(Remise 8 août) |
||
| MA 12/7 |
Planification dans les jeux compétitifs
|
5.1 à 5.2 | ||
| 12 | LU 18/7 |
|
5.3 | |
|
5.4 à 5.5 | |||
| MA 19/7 |
Recherche heuristique locale
|
4.1 |
Quiz 2 (DN)
(Remise 1er août) Énoncé |
|
| 13 | LU 25/7 |
|
4.1 | |
|
6.1 à 6.3 | |||
| MA 26/7 |
|
6.4 | ||
| 14 | LU 1/8 |
Raisonnement logique
|
9.1 à 9.3 |
Quiz 3 (DN)
(Remise 8 août) Énoncé |
| MA 2/8 |
|
11.1 à 11.2 | ||
| Application - robotique | 26.4.1 à 26.4.2, 26.5.1 à 26.5.2 | |||
| 15 | LU 8/8 | Philosophie, éthique, sécurité et futur de l'IA | 27, 28 | |
| Révision | ||||
| 16 | Mardi 9 août au vendredi 19 août: Examens de fin de trimestre | |||