Dans le cadre de ce cours, il est abordé les bases de l’intelligence artificielle et quelques techniques :
- Introduction à l’IA, Résolution de problèmes en IA (algorithmes de recherche aveugles et heuristique), rappel sur la logique des propositions, logique des prédicats (d’ordre 1).
- Présentation de différents types de réseaux de neurones, lien avec les neurosciences, les mathématiques, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Implémentation d’un des modèles présenté en TP.
- Présentation du modèle mathématique (processus décisionnels markoviens) et de certains algorithmes de résolution dans le cadre de la planification stochastique et de l‘apprentissage par renforcement, présentation d'application de ces techniques à la robotique, implémentation de ces algorithmes et mise en œuvre pour permettre à un agent d’apprendre un comportement dans différents environnements (simulateur robotique simple, jeu du pacman).
