• ECTS

    5 crédits

  • Composante

    Faculté des Sciences

Description

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
  • ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 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

     

 

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Objectifs

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
  • -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 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

     

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Pré-requis nécessaires

  • Algorithmique
  • Algèbre
  • Traitement du signal

 

Pré-requis recommandés* :

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

     

    Recommended prerequisites:

    • C Programming
    • Optimisation
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Informations complémentaires

  • CM : 18h

    TP : 24h


             

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