Changement d'intitulé à la rentrée 2024-2025 : Master physique appliquée et ingénierie physique parcours Mécatronique, énergie et systèmes intelligents
Plaquette de la formation et calendrier d'alternance
Syllabus de la formation
Diagnostic et maintenance prédictive par IA
Master Physique appliquée et ingénierie physiqueParcours Mécatronique, énergie et systèmes intelligents
ComposanteFaculté de physique et ingénierie
Description
- Représentation et analyse de données, généralisation sur l’apprentissage ;
- Méthodes de classification directe ( k-plus-proches-voisins, …) ;
- Apprentissage non supervisé et à l’apprentissage supervisé ;
- SVM ;
- Modélisation par réseaux de neurones ;
- Etude de cas en sciences pour l’ingénieur : TP à l’aide d’un logiciel d’intelligence artificielle.
Compétences visées
Ce cours aborde des méthodes modernes d’apprentissage artificiel telles que les réseaux de neurones, les Machines à Vecteurs Supports et les classifieurs.
Ces algorithmes sont au cœur de nombreuses applications et connaissent un essor fulgurant : analyse automatique d’images, reconnaissance de la parole, reconnaissance d’évènements, robotique, conduite automatique...
Bibliographie
- Cornuéjols, A & Miclet, L. (2010) "Apprentissage Artificiel. Concepts et algorithmes", Eyrolles (2nd. Ed.).
- Boi Faltings, Michael Schumacher, "L'intelligence artificielle par la pratique", Presses Polytechniques et Universitaires Romandes (PPUR), 2017 (2e édition).