Intelligence Computationnelle
Faculté des Sciences d'Informatique
MODULE: Intelligence Computationnelle
Module offert à distance jusqu'à un maximum de 36 crédits dans cette spécialité. Ce module peut être combiné ou être complété par d'autres modules de cette faculté.
DESCRIPTION:
Ce programme explore les mécanismes d'adaptation qui permettent un comportement intelligent dans des environnements changeants. Il se concentre sur les modèles informatiques de systèmes biologiques et d'intelligence naturelle, depuis l'intelligence des essaims, les systèmes flous, les réseaux de neurones artificiels, les systèmes immunitaires artificiels et la computation évolutive. Il fournit des connaissances sur l'Intelligence Computationnelle (IC), ses paradigmes et algorithmes de paradigmes pour résoudre des problèmes du monde réel et des problèmes complexes dans le cadre du développement de l'IC.
Liste des Matières ou Cours (chaque matière est composée par 3 crédits):
1 Crédit BIU = 1 Crédit Semestriel États-Unis(15 heures d’apprentissage) = 2 Crédits ECTS (30 heures d’étude).
Intelligence Artificielle
Intelligence Informatique Humaine Langage Naturel et Ordinateurs Interaction et Apprentissage des Ordinateurs Systèmes d'Intelligence Naturelle Systèmes Intelligents Intégrés Intelligence Computationnelle Systèmes des Neurosciences Réseaux Neurologiques Artificiels Théorie de la Connaissance Développement de la Mémoire et Apprentissage Développement Cognitif
Le Superviseur Académique: Patrice Boisseau
Pour plus d´information sur le Superviseur et nos professeurs, on vous invite à visiter BIU Human Network.
Ce module est applicable aux programmes de Spécialiste, Expert, Bachelor, Master et Ph.D. (Docteur, Doctorat). Ce programme académique a été conçu à un niveau postdoc donc il s´applique directement au niveau de master ou cours de doctorat. Avec quelques adaptations dans le processus d'évaluation et de nombre de matières, ce module peut être utilisé pour compléter une carrière, un spécialiste ou un expert. Il existe la possibilité d´étudier indépendamment les matières de chaque module.
* Cours (3 crédits): Choisissez une matière de ce module.
* Spécialiste (15 crédits): Premières 5 matières ou bien choisissez 5 matières de ce module.
* Expert (21 crédits): Premières 7 matières ou bien choisissez 7 matières de ce module.
* Bachelor - Titre Supérieur (130 crédits): Sur le certificat d'admission, émis après la réception de la demande d'admission, se reflétera le nombre des crédits transférés et convalidés par éducation et expérience antérieure, aussi bien que le nombre des crédits demandés pour compléter la carrière dans telle spécialité. Si les crédits de module choisi sont insuffisants il sera nécessaire la désignation des matières d'autres modules de cette même faculté pour que le nombre de crédits exigés soit couvert.
* Master - Troisième Cycle (35 crédits): Choisissez de 3 à 9 matières de ce module selon les crédits transférés par éducation et expérience antérieure. À ces matières seront ajoutés 13 crédits qui correspondent à l’obligatoire projet final.
* Ph.D. (Docteur) (45 crédits): Choisissez de 3 à 9 matières de ce module selon les crédits transférés par éducation et expérience antérieure. À ces matières seront ajoutés 18 crédits qui correspondent à l’obligatoire rédaction d’une thèse.
BIU émet un certificat d'admission après la réception de votre demande d'admission. Sur ce document se reflétera le nombre des crédits transférés et convalidés par éducation et expérience antérieure, aussi bien que le nombre des crédits nécessaires pour obtenir le titre dans telle spécialité. BIU ne peut pas réaliser cette étude sans recevoir la demande d'admission demande d'admission.
Description des cours (chaque cours est de 3 crédits):
Intelligence Artificielle
Ce cours explique la logique du premier ordre, les techniques de planification des décisions, le réseau de l'inférence bayésienne et de l'apprentissage, la résolution des problèmes, et les réussites actuelles de l'intelligence artificielle. Il enseigne à développer des systèmes intelligents par l'assemblage de solutions aux problèmes de calcul concrets, et la compréhension de l'intelligence humaine à partir d'un point de vue informatique.
Instructeur: Patrice Boisseau
Intelligence Informatique Humaine
Ce cours étudie les systèmes d'intelligence naturels et comment ils fonctionnent avec un accent particulier sur les processus mentaux. L'intelligence humaine est analysée du point de vue informatique. Le cours se concentre sur les enjeux et les outils pour construire des applications capables d'apprentissage et de raisonnement.
Instructeur: Patrice Boisseau
Langage Naturel et Ordinateurs
Ce cours examine la syntaxe et la sémantique du langage naturel dans la perspective de la programmation informatique. Il présente une version simplifiée de la grammaire de Montague, il fournit une description unifiée de la syntaxe et de la sémantique, et dispose également d'un parallélisme étroit entre les catégories techniques syntaxiques du langage naturel et des langages de programmation.
Instructeur: Patrice Boisseau
Interaction et Apprentissage des Ordinateurs
Ce cours passe en revue les différentes techniques et algorithmes dans l'apprentissage des machines, en commençant par les plus simples perceptions et en terminant par des sujets d'actualité tels que les modèles de Markov et les réseaux bayésiens. Il proportionne des idées et l'intuition pour comprendre les méthodes d'apprentissage d'une machine, en plus d'une compréhension plus formelle de comment et pourquoi fontionne cette formation.
Instructeur: Patrice Boisseau
Systèmes d'Intelligence Naturelle
Ce cours examine comment tous les systèmes naturels intelligents sont biologiques, et comment leur fonctionnement ne peut pas toujours être compris en termes purement calculatoires. Un système biologique doit être compris en termes d'environnement, de niche écologique et d'histoire évolutive.
Instructeur: Elena Lorente Rodríguez
Systèmes Intelligents Intégrés
Ce cours met l'accent sur les principes et les algorithmes pour la création de systèmes intelligents intégrés, capables de hauts niveaux d'inférence et d'adaptation. Découvrez comment créer des systèmes intelligents qui ont besoin d'intégrer les systèmes de l'intelligence artificielle, le génie logiciel, et le contrôle opérationnel.
Instructeur: Patrice Boisseau
Intelligence Computationnelle
Ce cours explore les mécanismes d'adaptation qui permettent un comportement intelligent dans des environnements changeants. Il se concentre sur les modèles informatiques de systèmes biologiques et d'intelligence naturelle, depuis l'intelligence des essaims, les systèmes flous, les réseaux de neurones artificiels, les systèmes immunitaires artificiels et la computation évolutive. Il fournit des connaissances sur l'Intelligence Computationnelle (IC), ses paradigmes et algorithmes de paradigmes pour résoudre des problèmes du monde réel et des problèmes complexes dans le cadre du développement de l'IC.
Instructeur: Patrice Boisseau
Systèmes des Neurosciences
Le cours aborde la neurobiologie à partir d'un niveau systémique. Il illustre la neurobiologie en utilisant les systèmes d'invertébrés et de vertébrés, ainsi que les réseaux neuronaux artificiels. Il examiner la structure, la fonction et la plasticité des cartes neurologiques, le processus visuel dans la rétine et dans le cortex cérébral, l'intégration sensorielle moteur, les générateurs de patrons centraux, la neuromodulation, la plasticité synaptique, et les modèles théoriques de la mémoire associative, la théorie de l'information et le codage neuronal.
Instructeur: Francisco Chelos Lopez
Réseaux Neurologiques Artificiels
Ce cours examine les fondements et les applications des réseaux neuronaux artificiels d'inspiration biologique. Il étudie la mise en œuvre de différentes topologies de réseau de neurones et d'algorithmes d'apprentissage connexes. Il examine les événements récents dans les réseaux neuronaux, les réseaux optiques, les architectures à haute vitesse de connectivité et l'informatique sans fil.
Instructeur: Patrice Boisseau
Théorie de la Connaissance
Ce cours explore les différentes perspectives théoriques relatives au processus d'apprendre à connaître le monde et soi-même. Il comprend l'analyse des concepts de la connaissance, la structure logique des propositions et des arguments, et la structure de la justification de nos croyances. Il fournit une référence pour comprendre la réalité.
Instructeur: Elena Lorente Rodríguez
Développement de la Mémoire et Apprentissage
Ce cours passe en revue les principes de l'apprentissage et de la mémoire, l'examen des diverses théories de l'apprentissage, la recherche de la mémoire, la perception, le traitement de l'information et la résolution de problèmes. Comment la mémoire stocke et récupère-t-elle? Comment les impulsions sensorielles sont-elles converties en une expérience subjective?Le cerveau est-il une machine d'apprentissage multi-objets ou une boîte de processeurs spécialisés innée?
Instructeur: Elena Lorente Rodríguez
Développement Cognitif
Ce cours est axé sur l'apprentissage des théories et des modèles applicables aux domaines de l'éducation, la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle. Il aborde différentes orientations théoriques sur l'apprentissage et la mémoire, la métacognition, l'analogie, l'acquisition du langage, la lecture, l'écriture, les mathématiques, la notion d'apprentissage, l'apprentissage de compétences et l'apprentissage autorégulé.
Instructeur: Elena Lorente Rodríguez
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Diplômes validés et reconnus professionnellement.
Légalisation Internationale et Accréditation (Non USA CHEA).
