Ce cours a pour objectif l’étude des agents artificiellement intelligents. Il présente plusieurs méthodes de mise en œuvre de ces agents : depuis les agents réflexes simples jusqu’aux agents basés sur l’utilité, en passant par les agents apprenants. Nous abordons dans un premier temps la recherche gloutonne et l’algorithme A*, ainsi que l’implémentation des jeux à travers les algorithmes Minimax et Expectimax, les processus de décision de Markov (MDP) et l’apprentissage par renforcement (RL). Nous introduisons ensuite des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) accompagnés de quelques applications.

Temps présentiel : 30 heures

Charge de travail étudiant : 70 heures

Méthode(s) d'évaluation : Examen écrit