[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-964423","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n  \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n      \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E  Intelligence artificielle\n\u003C\/h2\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n          5\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n          Semestre 2\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                          \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ECours magistraux :\u003C\/span\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E21\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                                              \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                          \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ETravaux dirig\u00e9s :\u003C\/span\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E21\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                                                            \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ENotions de base en logique, algorithmique et complexit\u00e9\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELe cours propose une introduction \u00e0 l\u2019intelligence artificielle avec un focus sur le raisonnement sous contraintes et la fouille de donn\u00e9es.\u003Cbr\u003E\n1. Introduction \u00e0 l\u2019IA et \u00e0 la r\u00e9solution de probl\u00e8mes : concepts fondamentaux, mod\u00e9lisation et algorithmes g\u00e9n\u00e9raux.\u003Cbr\u003E\n2. Programmation par contraintes (PPC) : formulation de probl\u00e8mes, variables, contraintes et r\u00e9solution avec Choco-solver.\u003Cbr\u003E\n3. Fouille de motifs : extraction de motifs fr\u00e9quents, arbres d\u2019itemsets, mesures d\u2019int\u00e9r\u00eat, utilisation de SPMF.\u003Cbr\u003E\n4. Fouille de motifs d\u00e9clarative : approche bas\u00e9e sur contraintes pour l\u2019exploration efficace de grands ensembles de donn\u00e9es, mise en \u0153uvre avec Choco-mining.\u003Cbr\u003E\n5. Projet de groupe : application pratique des m\u00e9thodes \u00e9tudi\u00e9es pour construire un agent intelligent capable de r\u00e9soudre un probl\u00e8me complexe.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ECette UE permet aux \u00e9tudiants de compl\u00e9ter leur vision de l\u2019intelligence artificielle au-del\u00e0 de l\u2019IA connexionniste et de l\u2019apprentissage automatique, en d\u00e9couvrant le raisonnement sous contraintes et la fouille de donn\u00e9es.\u003Cbr\u003E\nLes \u00e9tudiants seront capables de :\u003Cbr\u003E\n\u2022 Mod\u00e9liser et r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes \u00e0 l\u2019aide de contraintes.\u003Cbr\u003E\n\u2022 Appliquer des techniques de fouille de motifs et d\u2019exploration d\u00e9clarative sur de grands ensembles de donn\u00e9es.\u003Cbr\u003E\n\u2022 Utiliser des outils pratiques tels que Choco-solver, SPMF et Choco-mining.\u003Cbr\u003E\n\u2022 Travailler en \u00e9quipe sur un projet int\u00e9grant la th\u00e9orie et la pratique, d\u00e9veloppant un agent intelligent ou une solution automatis\u00e9e.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EOrganisation g\u00e9n\u00e9rale et modalit\u00e9s p\u00e9dagogiques\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EL\u2019UE combine CM, TD et TP et s\u2019articule autour d\u2019un projet de groupe. Les \u00e9tudiants appliquent les concepts d\u2019IA, de raisonnement sous contraintes et de fouille de donn\u00e9es \u00e0 travers la r\u00e9alisation d\u2019un agent intelligent, en utilisant Choco-solver, Choco-mining et SPMF. Cette approche favorise le travail en \u00e9quipe et la mise en pratique des m\u00e9thodes \u00e9tudi\u00e9es.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EBibliographie\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ERossi, F., van Beek, P., \u0026amp; Walsh, T. (Eds.). (2006). Handbook of Constraint Programming. Elsevier.\u0026nbsp;\u003Cbr\u003E\nAggarwal, C. C. (2015). Data Mining: The Textbook. Springer.\u003Cbr\u003E\nHan, J., Kamber, M., \u0026amp; Pei, J. (2022). Data Mining: Concepts and Techniques (4th Edition). Morgan Kaufmann.\u003Cbr\u003E\nFournier-Viger, P., Lin, J. C.-W., Gomariz, A., \u0026amp; Gueniche, T. (2016). The SPMF Open-Source Data Mining Library.\u003Cbr\u003E\nDeclarative Itemset Mining Based on Constraint Programming. M-B. Belaid, PhD, University of Montpellier, 2020\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n  \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]