À l'issue de cette formation, les participants seront capables de concevoir des agents intelligents, d'appliquer des algorithmes de recherche, de mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique, d'effectuer des raisonnements logiques, de créer des systèmes experts avec Clips et d'appliquer des modèles probabilistes à la prise de décision. La formation permet aux participants d'acquérir des bases solides en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, en alliant théorie et travaux pratiques.

Cette formation commence par les principes fondamentaux de l’IA, les agents intelligents et les stratégies de recherche, puis aborde les méthodes heuristiques et les algorithmes de jeux. Les apprenants exploreront les réseaux neuronaux, la rétropropagation et le regroupement (clustering) afin de comprendre les principes essentiels de l’apprentissage automatique. Le raisonnement logique et la représentation des connaissances sont présentés à travers la logique propositionnelle et la logique des prédicats, l’unification, la résolution et la programmation en Prolog. Les systèmes experts sont abordés en profondeur à l’aide de tutoriels pratiques sur Clips, allant des notions de base aux fonctionnalités avancées. Enfin, la formation intègre les architectures d’agents intelligents à l’apprentissage par renforcement, aux processus de décision markoviens et au raisonnement bayésien pour gérer l’incertitude. La particularité de ce cours réside dans l’équilibre qu’il établit entre clarté conceptuelle et exercices pratiques, garantissant ainsi aux apprenants de saisir à la fois le « pourquoi » et le « comment » de l’IA. À l’issue de ce cours, les apprenants seront parfaitement préparés à appliquer les techniques d’IA et d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets dans les domaines de la recherche, des affaires et de la technologie.