Intelligence Artificielle (IA) - KAMA6M25

Informations générales

  • Volumes horaires

    • CM 2.0
    • Projet -
    • TD -
    • Stage -
    • TP 3.0
    • DS -

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 0.0

Objectif(s)

? Savoir définir une IA
? Avoir des notions du fonctionnement d’une IA
? Être capable de se servir d’une IA

Contenu(s)

1. Introduction
2. IA Analytique: Théorie et ateliers (réseaux de neurones, Teachable Machine)
3. IA Générative: Théorie et ateliers
4. Bonus : apprentissage par renforcement et algorithme génétique
5. L’impact environnemental et sociétal des LLMs

Prérequis

Cours de Simulation Python

Contrôle des connaissances

100% quitus : assiduité
En cas de non validation, il n’y aura pas de possibilité de passer d’épreuve complémentaire dans cette matière.

Calendrier

Le cours est programmé dans ces filières :

  • Formations d'ingénieur - MAT - Semestre 6

Informations complémentaires

Code de l'enseignement : KAMA6M25
Langue(s) d'enseignement : FR

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