Intelligence artificielle en mécanique

Intelligence artificielle en mécanique
Master Physique appliquée et ingénierie physiqueParcours Modélisation mécanique pour l'énergie et l'environnement

Catalogue2025-2026

Description

This course introduces students to the basics of artificial intelligence (AI) and its applications in mechanics. The course covers fundamentals of AI (regression, classification, neural networks and deep learning)

Compétences visées

By the end of the course, students will be able to:

  • Understand and implement fundamental AI algorithms in mechanical applications.
  • Develop neural network models and apply deep learning techniques.
  • Train AI models to solve engineering problems in the mechanical domain.

Bibliographie

In fluid dynamics: Machine Learning for Fluid Mechanics, Data-Driven Fluid Mechanics: Combining First Principles and Machine Learning,  Machine Learning Control,  Steven L. Brunton et al. 

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation
CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)
Coefficient
1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coéfficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveNote reportée en session 2
Rapport 1
CTR1
Rapport 2
CTR1
Rapport 3
CTR1

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coéfficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuve
Ecrit
CTET601