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Fiche Module

FISE

MRI

Maîtrise des Risques Industriels


Unité d'Enseignement :


Semestre : 9
Crédits ECTS : 10

Vision et mécatronique


Elément Constitutif :


Coefficient : 1

Diagnostic et retour d'expérience


Option Risques et Systèmes Industriels




Volume horaire : 19:30

Type Nombre Durée
Cours 1 10:30
TD 3 03:00


Evaluations : 1

Type Coefficient
Examen Final 1


Enseignants : 2

Enseignant Type
Idasiak Vincent Responsable
Kratz Frederic Responsable


L'objectif de cette formation est de présenter les bases de l’IA ainsi que certaines de ses applications représentatives. Plus particulièrement, l'objectif est de donner les concepts, les outils et l'intuition nécessaire pour mettre en œuvre des programmes capables d'apprendre à partir de données.




  1. IA ?
  2. Deep learning
  3. Apprentissage automatique ?
  • les problèmes qu'il tente de résoudre,
  • les principales catégories et les concepts fondamentaux
  1. Apprentissage d'un réseau neuronal multicouche
  2. Réseau Neuronal et Classification
  3. Manipulation, nettoyage et préparation des données
  4. Réduction de la dimension : introduction à l'ACP
  5. Étude de cas



Calculatrice, documents de cours et TDs autorisés.



  1. Russell & Norvig, AI: A Modern Approach, Prentice Hall (2002)
  2. Kevin P. Murphy - Machine Learning: A Probabilistic Perspective-The MIT Press (2012)
  3. Phil Kim - MatLab Deep Learning with Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence-Apress (2017)

Compétences :

Ref. Verbe Description Niveau
C1_1 argumenter Comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle 4
C3_2 résoudre Proposer une méthode de résolution 4
C3_2 analyser Juger la pertinence des résultats obtenus 4