Programmation Avancée & Intelligence Artificielle

Programmation Avancée

• programmation orientée objets (C++)
• classes
• attributs/méthodes
• héritage
• pointeurs
• templates
• standards C++11

Intelligence Artificielle

• apprentissage: Etat de l’art, problématique, applications
• PCA (Principal Component Analysis)
• SVM (Support Vector Machines)
• générations 1 2 et 3 de réseaux de neurones (technologies spike, etc)
• apprentissage par réseaux de neurones
• réseaux de neurones convolutionnels
• apprentissage par renforcement
• algorithmes génétiques

Travaux Pratiques

• Mise en place d’un simulateur logique pour la microélectronique
• Implémentation (en C++) puis intégration (en ROS) d'algorithmes de robotique
• Initiation aux outils de classification basés sur l’intelligence artificielle
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• Advanced Programming

  • object oriented programming (C++)
  • classes
  • attributes/methods
  • heritage
  • pointers
  • templates
  • C++11 standards

  Artificial Intelligence

  • Machine Learning: State of art, problems, applications
  • PCA (Principal Component Analysis)
  • SVM (Support Vector Machines)
  • Neural networks generations 1, 2 and 3 (spike technologies, etc)
  • Convolutional neural networks
  • Reinforcement learning
  • Genetic Algorithms

  Laboratory Practicals

  • Implementation of a logical simulator for microelectronics
  • Implementation (in C++) and integration (in ROS) of robotic algorithms
  • Introduction to classification tools based on artificial intelligence

   

Programmation Avancée

• se familiariser avec la programmation orientée objets (notion de classe, héritage, standards C++11)
• ne voir pas le C++ comme la suite du C mais plutôt comme un langage à part qui partage certaines similitudes

Intelligence Artificielle

• se familiariser avec les méthodes d’apprentissage et leur respectives atouts/inconvénients/objectifs
• apprendre à choisir la méthode la plus appropriée pour résoudre un problème donné
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• Advanced Programming

  • learn object-oriented programming (notions of class, heritage, C++11 standards)
  • learn to clearly distinguish C++ from C programming

  Artificial Intelligence

  • understand various machine learning techniques, with their pros, cons and target applications
  • being capable of choosing the most appropriate machine learning technique for a given problem

   

  Contact Hours:

              Taught lectures: 18 hours

              Laboratory Practicals: 24 hours

   

• Algorithmique
• Algèbre
• Traitement du signal

Pré-requis recommandés* :

• Programmation en C
• Optimisation
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• • Algorithmic Development
  • Linear Algebra
  • Signal Processing

   

  Recommended prerequisites:

  • C Programming
  • Optimisation

CM : 18h

TP : 24h

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Taught lectures: 18 hours

Laboratory Practicals: 24 hours