Ce cours a pour objectif l’étude des agents intelligents artificiels. Il présente plusieurs méthodes pour implémenter ces agents : des agents à réflexes simples aux agents basés sur l’utilité, en passant par les agents capables d’apprentissage. Nous abordons d’abord les algorithmes de recherche gloutonne et A, l’implémentation de jeux à travers les algorithmes Minimax et Expectimax, les processus de décision de Markov (MDP) et l’apprentissage par renforcement (RL). Nous introduisons ensuite la théorie des algorithmes d’apprentissage automatique (Machine Learning) accompagnés de quelques applications.

Temps présentiel : 30 heures

Charge de travail étudiant : 70 heures

Méthode(s) d'évaluation : Examen écrit