Durée
28h Th, 4h Pr, 50h Proj.
Nombre de crédits
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Un programme classique codifie une certaine connaissance, sous une forme directement exploitable par la machine. Il est souvent intéressant, en intelligence artificielle par exemple, d'exploiter une connaissance codée de manière plus naturelle. Le cours présente la logique du premier ordre comme outil privilégié de représentation de la connaissance. Les principes de la programmation logique sont étudiés en détail. On montre que le langage PROLOG constitue une mise en oeuvre partielle mais commode de ces principes.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Principes de base de la programmation logique.
Techniques de base de la programmation en Prolog.
Déduction automatique en Prolog.
Conversion de programmes fonctionnels en programmes logiques; amélioration et simplification du code.
Vérification de l'exactitude des programmes par rapport à leurs spécifications.
Applications simples à l'intelligence artificielle (logigrammes, énigmes, jeux à un ou deux joueurs).
Savoirs et compétences prérequis
INFO051-1 Logique (corequis)
et
INFO054-1 Programmation fonctionnelle (prérequis)
Une bonne connaissance théorique et pratique de la logique mathématique et une bonne maîtrise de la programmation fonctionnelle sont indispensables pour tirer profit de ce cours.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Exercices de programmation en Prolog.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Présentiel.
Adaptations organisationnelles liées au contexte sanitaire
L'examen aura lieu en présentiel si possible; sinon, un questionnaire sera envoyé par e-mail à 8h30 et devra m'être renvoyé pour 11h30.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Les transparents sont disponibles.
Lectures utiles:
P. Gochet et P. Gribomont,
Logique, volume 3: Méthodes pour l'intelligence artificielle (chapitres 10, 11 et 12), Hermès, Paris, 2000.
L. Sterling and E. Shapiro, The Art of Prolog,
MIT Press, 1994 (2nd ed).
I. Bratko, Prolog Programming for Artificial Intelligence,
Prentice Hall, 2000 (3rd ed).
Modalités d'évaluation et critères
Vous trouverez ci-dessous les modalités d'évaluation envisagées pour les examens en présentiel et à distance ainsi que celle souhaitée en cas de session hybride. En fonction de l'évolution sanitaire, la modalité choisie vous sera communiquée au plus tard un mois avant le début de la session d'examen.
Travaux individuels. Examen final.
Stage(s)
Remarques organisationnelles
http://www.montefiore.ulg.ac.be/~gribomon/cours/cours.html
Contacts
Pascal Gribomont <gribomont@montefiore.ulg.ac.be>