Durée
Théorie : 24h Th
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture : 8h Th, 20h TP
Nombre de crédits
| Master en architecture, à finalité spécialisée en art de bâtir et urbanisme | 5 crédits |
Enseignant
Théorie : Vân Anh Huynh-Thu
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture : Aurélie de Boissieu
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
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
Théorie
Ce cours se focalise sur l'apprentissage automatique (ou machine learning), un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui consiste à apprendre à un ordinateur à réaliser une tâche particulière à partir de données liées à cette tâche. Les applications de l'apprentissage automatique sont aujourd'hui omniprésentes, allant des recommandations de films et de musique à la traduction automatique, en passant par la détection de fraudes bancaires, l'analyse d'images médicales et la prédiction de phénomènes biologiques.
Ce cours a pour objectif de vous initier aux principes fondamentaux des principaux algorithmes d'apprentissage automatique, ainsi qu'aux méthodes de manipulation, d'analyse et de visualisation de données.
La matière abordée sera la suivante (sous réserve de modifications) :
- Analyse exploratoire de données (analyse graphique et non-graphique)
- Apprentissage automatique classique (méthode des plus proches voisins, modèles linéaires, méthodes à base d'arbres de décision, estimation de performance)
- Apprentissage profond (réseaux de neurones artificiels, IA générative)
- Interprétabilité et explicabilité des modèles d'apprentissage automatique
- Apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimensionnalité)
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Théorie
A l'issue du cours, vous aurez acquis une vue d'ensemble des principaux algorithmes d'apprentissage automatique.
Savoirs et compétences prérequis
Théorie
Il n'y a pas de prérequis.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Théorie
Le cours consiste en des leçons théoriques présentant les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Théorie
Cours donné exclusivement en présentiel
Informations complémentaires:
Le cours se donne au premier quadrimestre.
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Théorie
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Modalités d'évaluation et critères
Théorie
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation orale
Informations complémentaires:
Le but de l'examen oral sera d'évaluer la compréhension des concepts vus au cours théoriques. Vous devrez présenter une ou plusieurs parties du cours et répondre à des questions couvrant toute la matière du cours.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Théorie
Toutes les informations relatives au cours seront mise sur eCampus.
Contacts
Théorie
Enseignante : Vân Anh Huynh-Thu.
E-mail : vahuynh@uliege.be
Bureau : 1.84b, B28 (Institut Montefiore, Sart-Tilman)