Intelligence Artificielle et Systèmes Formels

But

Cette UE se compose de deux parties distinctes:

• Systèmes Formels (informatique théorique) :
  dont le but est d'introduire aux fondements de l'informatique et d'introduire à la compilation,
• Intelligence Artificielle :
  dont le but est l'étude de certains comportements humains effectués par une machine.

haut

Evaluation

La note finale est divisée à part égale entre les deux parties IA et SF.

L'évaluation comprend :

• 10%, interro 1, 30/03, 15 min,
• 10%, TP à rendre, 08/04
• 10%, interro 2, 02/06, 15 min,
• 20%, projet IA, 21/06 (oral le 23/06)
• 50%, examen terminal, 26/06, 2h.

Retrouver les intérogation et projet de l'an dernier ici

Cette UE compte pour 5 crédits ECTS.

haut

Objectifs

Ils sont mis à jour régulièrement :

1. Savoir définir mot et langage
2. Savoir écrire une expression réguliére simple
3. Savoir définir un ensemble dénombrable
4. Savoir définir une bijection entre deux ensembles dénombrables
5. Savoir montrer qu'un ensemble est non dénombrable
6. Connaitre le cardinal de l'ensemble des partis d'un ensemble fini
7. Connaitre les opérations algébriques sur les langages
8. Savoir définir langage rationnel
9. Savoir définir le langage reconnu par un automate fini déterministe
10. Savoir construire un automate fini déterministe reconnaissant un langage
11. Savoir écrire l'expression régulière du langage reconnu par un automate fini déterministe
12. Connaitre la définition d'un automate fini non-déternimiste
13. Savoir déterminiser un automate
14. Savoir construire un automate à état fini reconnaissant un language rationnel simple
15. Connaître le théorème de Kleene
16. Savoir définir un automate fini déterministe
17. Connaitre le principe de recherche de motif par automate
18. Connaître la définition d'une grammaire
19. Savoir dessiner l'arbre de dérivation d'un mot selon une grammaire
20. Connaitre la définition d'une grammaire régulière
21. Savoir concevoir un automate fini reconnaissant le langage d'une grammaire régulière
22. Savoir définir une grammaire engendrant le même langage qu'un automate fini déterministe
23. Connaitre la classification de Chomsky des langages
24. Connaitre les définitions de clôture
25. Savoir les propriétés de clôture des langages rationnels
26. Connaitre le lemme de l'étoile
27. Savoir que le langage 0^n1^n n'est pas rationnel
28. Savoir démontrer qu'un langage n'est pas rationnel par le lemme de l'étoile
29. Savoir démontrer qu'un langage n'est pas rationnel en utilisant les propriétés de clôture
30. Savoir programmer un système de réécriture
31. Savoir représenter graphiquement un mot issu d'un système de réécriture
32. Connaitre la définition d'une machine de Turing
33. Savoir exécuter une machine de Turing
34. Savoir définir le langage reconnu par une machine de Turing
35. Savoir définir la fonction calculée par une machine de Turing
36. Savoir définir une machine de Turing pour reconnaître un langage ou calculer une fonction
37. Connaitre la thèse de Church-Turing
38. Savoir que le problème de l'arrêt est non calculable
39. Connaitre la modélisation d'un neurone artificiel
40. Savoir concevoir un réseau de neurones de type perceptron
41. Savoir concevoir un réseau de neurones de type perceptron multi-couches
42. Connaitre le principe d'apprentissage par rétropropagation de l'erreur
43. Savoir définir un arbre de décision
44. Connaitre le principe de l'algorithme d'apprentissage ID3
45. Savoir définir apprentissage supervisé et non-supervisé
46. Connaitre la notion de sur-apprentissage
47. Connaitre les méthodes d'estimation de l'erreur (validation croisée, etc.)
48. Savoir définir le problème de partitionnement de données
49. Connaitre les principales approches du partitionnement de données
50. Connaitre l'algorithme du k-means
51. Savoir définir l'intelligence collective
52. Savoir définir le principe d'émergence

haut

Supports des cours et des travaux

Voici l'ensemble des supports des cours et des émoncés des travaux.

Séance	Titre	cours	fiche
01	Dénombrabilité, mots et langages	cours	fiche
02	Langage rationnelle, automate fini déterministe	cours	fiche cor
03	Automate fini non-déterministe, th. de Kleene	cours	fiche cor
04	Grammaire, grammaire régulière	cours	fiche
05	Clôture, lemme de l'étoile	cours	fiche
06	Machine de Turing	cours	fiche
07	L-system		fiche code
08	Arbre de décision (1)	cours	fiche code
08bis	Arbre de décision (2)	cours	fiche cor
09	Réseau de neurones (1)	cours	fiche data
09bis	Réseau de neurones (2)	cours	fiche code
10	Partitionnement automatique	cours	fiche code
11	Intelligence collective	cours	fiche (intro) fiche

haut

Bibliographie

Quelques repères biblio- /webo- graphiques qui vont se complèter au fur et à mesure :

• Denis Robilliard, Université du Littoral Côte d'Opale,
• Sandrine Julia, Université de Nice Sophia Antipolis.

haut

Horaires

18h de CM, 20h de TD, et 18h de TP.


Consulter l'emploi du master : edt

haut