Composante
École Nationale Supérieure des Ingénieurs en Arts Chimiques
Volume horaire
12h
Pré-requis obligatoires
Maitriser les fondamentaux de l'IA et le machine learning (1A2S - UE4)
Syllabus
- Présentation
- Réseaux bayésiens pour la modélisation des connaissances
- Raisonnement dans l’incertain: pourquoi et comment
- Apprentissage
- Applications
Informations complémentaires
3 séances de CM
6 séances en salle informatique (dont séance en autonomie)
Epreuve individuelle écrite
Bibliographie
- Réseaux baysiens, P. Leray et al., Eyrolles
- Causality, Judea Pearl
- Probalistic graphical models, Daphne Koller and Nir Friedman