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Filière :
IA & Innovation
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Sous-filière :
AI Modeling, tools & frameworks
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Référence
IA-LO
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Durée
3 jours (21 h)
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Prix par personne HT
2 390 € HT
Description
L’intelligence artificielle est un domaine qui passionne les amateurs de science-fiction. Cependant, dans notre monde actuel, de nombreux développeurs n’utilisent pas les techniques associées, par manque de connaissances de celles-ci. Cette formation présente donc les principales techniques d’intelligence artificielle, en commençant par les concepts principaux à comprendre, puis en donnant des exemples de code en Java.
Public cible
- Consultants
- Consultants informatiques
- Consultants techniques
- Developers IT
- Developpeurs
- Engineers
- Entrepreneur IA
- IA Developpers
- IA Engineer
Pré-requis
- Connaissances en Java
- Notions en Mathématiques
Modalités d’évaluation
L’évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers d’ateliers de mise en pratique des notions et concepts abordés pendant la formation.
Programme de la formation
Introduction
- L’intelligence en générale
- L’intelligence artificielle (IA)
- Les domaines de l’IA
Les systèmes experts
- Un système expert en polygones – Exemple
- Contenu d’un système expert
- Les types d’inférences
- Etapes de construction d’un système
- Optimisation et performances
- L’ajout de la couche incertitudes
- Les domaines d’applications
TP : Création d’un système expert ( en C# et prolog )
La logique floue
- Incertitude, imprécision et probabilité
- Ensembles flous et degrés d’appartenance
- Opérateurs sur les ensembles flous
- Création de règle
- Fuzzification et défuzzification
- Domaines d’applications
TP : Implémentation d’un moteur de logique floue
La recherche de chemins
- Chemins et graphes
- Algorithmes naïfs de recherche de chemins
- Algorithmes « intelligents »
- TP : Implémentations
Les algorithmes génétiques
- Évolution biologique
- Évolution artificielle
- Premières phases de l’algorithme et génération suivantes
- Coévolution
TP : Implémentation
- Résolution du problème du voyageur de commerce
- Résolution d’un labyrinthe
Métaheuristiques d’optimisation
- Optimisation et minimums
- Algorithmes gloutons
- Descente de gradient
- Recherche tabou
- Recuit simulé
- Optimisation et Méta-optimisation
TP : Implémentation
- Résolution du problème du sac à dos
Les systèmes multi-agents
- Introduction et origine
- Systèmes multi-agents
- Classification des agents
- Principaux algorithmes
TP : Implémentation
- Banc de poissons
- Tri Selectif
- Jeu de la vie
Les réseaux de neurones
- Introduction et origine
- Machine Learning
- Neurone formel et perceptron
- Réseaux feed-forward
- Autres architectures
TP : Implémentation
- XOR, Abalone
Conclusion
Qualité
Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, nous contacter en cas de besoin d’informations complémentaires.
Programme mis à jour le