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Compétences visées :

  • Identifier les opportunités de l’intelligence artificielle en sciences de l’ingénieur
  • Comprendre les implications éthiques de l’IA et les bonnes pratiques de son utilisation.
  • Capacité à utiliser les techniques de l’IA dans la résolution de problèmes

Objectifs :

  • Maitrise des algorithmes IA
  • Initiation aux concepts, outils et applications fondamentales de l’intelligence artificielle moderne, en mettant l’accent sur la pratique avec Python et ses bibliothèques.
  • Approfondir le langage Python, comprendre les approches de l’IA dans la résolution de problèmes,

Prérequis :

  • Programmation avancée Python

Matériels nécessaires  :

  • Un ordinateur avec Python installé,
  • Bibliothèques Python : NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, os.listdir, os.path.exists, os.mkdir, os.rmdir, Matplotlib, Seaborn, Plitly , Request, Beautiful Soup, Tkinter, PyQT, Tensorflow, PyTorch, …

Contenu de la matière :

  • Chapitre 1 : Introduction à l’intelligence artificielle l’IA 
  • Chapitre 2 : Mathématiques de base pour l’IA
  • Chapitre 3 : Apprentissage automatique
  • Chapitre 4 : Classification supervisée
  • Chapitre 5 : Apprentissage non supervisé

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