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
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
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
Informations complémentaires
CM : 18h
TP : 24h
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Taught lectures: 18 hours
Laboratory Practicals: 24 hours