| ELEC0473-1 | |||||
| Intelligence artificielle, Introduction à l'intelligence artificielle | |||||
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Durée :
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| 24h Th | |||||
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Nombre de crédits :
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Nom du professeur :
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| Cédric Troessaert | |||||
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Coordinateur(s) :
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| Cédric Troessaert | |||||
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Langue(s) de l'unité d'enseignement :
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| Langue française | |||||
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Organisation et évaluation :
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| Enseignement au deuxième quadrimestre | |||||
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Unités d'enseignement prérequises et corequises :
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| Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme | |||||
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Contenus de l'unité d'enseignement :
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| 1) Notions fondamentales de "machine learning", types d'entrainement 2) Réseaux de neurones et "Deep learning" 3) Applications modernes: reconnaissance d'images, LLM, ... |
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
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| - 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 |
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Savoirs et compétences prérequis :
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| - Notions de Statistiques - Programmation en python |
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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| Cours magistral & exercices d'application | |||||
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Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
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| Présentiel | |||||
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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Modalités d'évaluation et critères :
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| 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 pour 16.08 et à défendre le jour de l'examen (pondération 50%) |
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Stage(s) :
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Remarques organisationnelles :
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Contacts :
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| Cédric Troessaert cedric.troessaert@hers.be |
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