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
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
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)
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
Ce cours aborde l'apprentissage automatique (Machine Learning), un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permet à un ordinateur d'apprendre à réaliser une tâche à partir de données. Il en explore les principes fondamentaux et les enjeux pour la pratique de l'architecture.
Associé au cours INFO3004 partim 1, il vise à vous initier aux concepts fondamentaux de l'IA et à développer un regard réflexif et critique sur l'usage de ces technologies en architecture.
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.
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
À l'issue du cours, l'étudiante sera capable de comprendre et d'expérimenter les principes fondamentaux du Machine Learning, et d'en évaluer de manière critique les usages et enjeux dans le domaine de l'architecture.
Savoirs et compétences prérequis
Théorie
Il n'y a pas de prérequis.
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Théorie
Le cours consiste en des leçons théoriques présentant les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique.
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
Le cours combine des apports théoriques et des exercices pratiques visant à présenter et expérimenter les principes fondamentaux de l'IA appliquée à l'architecture.
Il repose principalement sur un travail personnel consacré au développement d'une réflexion critique sur l'IA, et en particulier l'IA générative (IAg), en architecture. Le sujet de ce travail sera défini et validé en amont avec l'enseignant. Des séances de suivi individuelles et collectives accompagneront son développement.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Théorie
Cours donné exclusivement en présentiel
Informations complémentaires:
Le cours se donne au premier quadrimestre.
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
Cours donné exclusivement en présentiel
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.
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation orale
Travail à rendre - rapport
Informations complémentaires:
L'évaluation porte sur un rapport présentant le travail personnel développé pendant le quadrimestre. Ce rapport sera présenté à l'oral en session.
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)
Introduction à l'intelligence artificielle pour l'architecture
aurelie.deboissieu@uliege.be