Semestre 1

Ce cours fournit une introduction solide aux concepts, méthodes et outils de l’Intelligence Artificielle, en mettant l’accent sur les fondements théoriques et les applications pratiques. Il couvre les principales approches de l’IA, telles que :

• Représentation des connaissances et raisonnement logique (logique propositionnelle et prédicative, ontologies, systèmes experts)

• Recherche et optimisation (algorithmes de recherche informée et non informée, heuristiques, algorithmes génétiques)

• Apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, notions de surapprentissage et généralisation)

• Bases de l’apprentissage profond et introduction aux réseaux de neurones

• Applications pratiques dans différents domaines scientifiques et industriels

Le cours vise à développer chez les étudiants la capacité à comprendre, implémenter et analyser des solutions intelligentes, tout en préparant les futurs chercheurs à approfondir les techniques avancées d’IA dans le cadre de leur mémoire ou projet de recherche.