L’intelligence artificielle pour les systèmes complexes

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L’intelligence artificielle pour les systèmes complexes

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Description

Gérer un système complexe, c’est gérer un grand nombre d’entités et donc d’interactions, ce qui est impossible à concevoir et organiser correctement par le cerveau humain et les programmes informatiques simples. Les systèmes complexes concernent différents domaines, de la chimie à l'urbanisme, de l'anthropologie aux mathématiques et également l’organisation d’une société.

Public

Développeurs, Chef de projet

Prérequis

algorithmie, connaître au moins un langage de programmation

Programme

  • Introduction à l’intelligence artificielle
    • Les sept axes de l’intelligence artificielle, une vision globale.
    • Du mythe à la réalité de qu’est l’IA.
    • Avantages, limites et coûts d’un projet en intell…

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Foire aux questions (FAQ)

Il n'y a pour le moment aucune question fréquente sur ce produit. Si vous avez besoin d'aide ou une question, contactez notre équipe support.

Gérer un système complexe, c’est gérer un grand nombre d’entités et donc d’interactions, ce qui est impossible à concevoir et organiser correctement par le cerveau humain et les programmes informatiques simples. Les systèmes complexes concernent différents domaines, de la chimie à l'urbanisme, de l'anthropologie aux mathématiques et également l’organisation d’une société.

Public

Développeurs, Chef de projet

Prérequis

algorithmie, connaître au moins un langage de programmation

Programme

  • Introduction à l’intelligence artificielle
    • Les sept axes de l’intelligence artificielle, une vision globale.
    • Du mythe à la réalité de qu’est l’IA.
    • Avantages, limites et coûts d’un projet en intelligence artificielle.
  • Les systèmes complexes
    • Définition et caractéristiques.
    • Etudes d’exemples concret.
  • Une solution : les Systèmes Multi-Agents (SMA)
    • Intelligence distribuée.
    • Algorithmes : fourmi, termites, vol d’oiseaux, …
    • Agents auto-organisés, réactifs ou intelligents.
    • Organisations, modèles et standards (AGR, FIPA, ...).
    • Emergence : de nouveaux principes non prévisibles.
    • Etude de cas pratique : simulation de comportement, cinéma
    • Plateformes : Jade, Jack, CORMAS…
    • Quand, comment et surtout pourquoi utiliser les SMA et l’intelligence distribuée?
  • SMA et CSP et Machine learning
    • Introduction au machine learning.
    • Introduction à la résolution de contraintes (CSP).
    • SMA + CSP + Machine learning : les risques, les avantages et les coûts.

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