Programme des cours 2026-2027
ELEC0473-1  
Intelligence artificielle, Introduction à l'intelligence artificielle
Durée :
24h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en sciences de l'ingénieur industriel2
Nom du professeur :
Cédric Troessaert
Coordinateur(s) :
Cédric Troessaert
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
1) Notions fondamentales de "machine learning", types d'entrainement, métriques, ensembles train-test-valid

2) Arbres de décisions, Forets aléatoires

3) Régression linéaire, régression logistique

4) Réseaux de neurones, "Deep learning" et applications modernes: reconnaissance d'images, LLM, ...
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
- S'approprier les bases du "machine learning" et comprendre ses limitations

- Etre capable d'utiliser python pour construire et entrainer un modèle simple

- Maitriser et pouvoir critiquer les applications modernes de Deep Learning
Savoirs et compétences prérequis :
- Notions de Statistiques

- Programmation en python
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
Cours magistral & exercices d'application
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Présentiel
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Modalités d'évaluation et critères :
Session de juin:

- Examen écrit (pondération 50%) 

 - Projet: analyse d'un dataset - à remettre pour le dernier cours et à défendre le jour de l'examen (pondération 50%)

 

Session d'aout:

- Examen écrit (pondération 50%) 

 - Projet: analyse d'un dataset - à remettre avant le premier examen de la session et à défendre le jour de l'examen (pondération 50%)
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :
Cédric Troessaert

cedric.troessaert@hers.be