IFT 615 – Intelligence artificielle Consignes pour l’examen final

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1 IFT 615 – Intelligence artificielle Consignes pour l’examen final
Froduald Kabanza Département d’informatique Université de Sherbrooke planiart.usherbrooke.ca/kabanza/cours/ift615

2 Sommaire Rappel des objectifs du cours IFT615
Rappel de la matière couverte Conseils pour bien vous préparer Documentation permise Période de consultation IFT615 Froduald Kabanza

3 Objectifs du cours IFT 615 Goal-based Utiliy-based
L’objectif du cours était de vous permettre de : Connaître les fondements algorithmiques de l'intelligence artificielle. Comprendre les caractéristiques et propriétés des techniques algorithmiques de base utilisées en intelligence artificielle. Savoir choisir et appliquer les différentes approches en fonction du problème à résoudre Pour atteindre ces objectifs, vous avez vu et appliqué des algorithmiques basiques pour piloter une architecture décisionnel pour un agent intelligent : Goal-based Utiliy-based IFT615 Froduald Kabanza

4 Techniques algorithmiques pour l’IA
recherche heuristique locale (hill-climbing, recuit simulé, beam-search, algorithmes génétiques) recherche Heuristique globale (A*) satisfaction de contraintes (backtracking-search, AC*, minc-conflicts) Théorie des jeux (minmax, alpha-beta, expectimax) raisonnement Probabiliste (réseau bayésien, HMM) raisonnement Logique (unification, preuve par résolution) agents intelligents apprentissage par renfoncement (PDA, TD, Q-Learning) processus de décision markovien (value-iteration, policy-iteration) Apprentissage supervisé (perceptron; réseau de neurones avec rétro-propagation) IFT615 Froduald Kabanza

5 Rectifications sur A* Merci à Jesse Emond qui m’a pointé à l’article ci-après. Holte, R. C. (SOCS-10). Common Misconceptions Concerning Heuristic Search. Si les coûts des arcs sont tous égaux à 1 et la fonction heuristique retourne tout le temps 0, alors A* se comporte comme une recherche en largeur. Faux J’avais dit « vrai » auparavant. C’est une idée faussement répandue. Si on a deux heuristiques admissibles h1 et h2, tel que h1(n) < h2(n), alors h2(n) conduit généralement (pas toujours!) plus vite au but : avec h2, A* explore généralement (pas toujours!) moins ou autant de nœuds avant d’arriver au but qu’avec h1 Le fait que h2 serait toujours meilleur est aussi une idée faussement répandue Merci à Jesse Emond qui m’a pointé à l’article. Justement l’article a été publié récemment (2010) alors que A* date de longtemps. Si vous Googlez, vous constaterez à quelles point ces idées sont faussement répandues dans des cours données dans plusieurs grandes universités. IFT615 Froduald Kabanza

6 Au-delà du cours IFT615 IFT 608 / IFT702
Planification en intelligence artificielle IFT 603 / IFT712 Techniques d’apprentissage IFT607 / IFT714 Traitement automatique des langues naturels IFT 615 Intro à l’IA IFT703 Informatique cognitive IFT605 / IFT713 Systèmes répartis et multi-agents IFT615 Froduald Kabanza

7 Matière couverte par l’examen
L’examen couvrira toute la matière vue en classe, y compris la partie avant l’intra. IFT615 Froduald Kabanza

8 Conseils pour vous préparer
Les diapositifs du cours vous donnent les balises de ce qui est couvert. Il est essentiel de lire le livre de référence soigneusement. Faire les exercices suggérés. Ils sont pour la plupart tirés d’anciens examens. Les capsules du Pr Hugo Larochelle sont un très bon complément : IFT615 Froduald Kabanza

9 Documentation permise
Toute documentation est strictement interdite. Vous avez droit seulement à un aide-mémoire sous forme d’une feuille recto-verso. Vous aurez besoin d’une calculatrice sans moyen de communication. Tout autre appareil électronique est interdit. IFT615 Froduald Kabanza

10 Période de consultation
Jeudi 27 avril de 13h30 à 15h30 à mon bureau Par courriel IFT615 Froduald Kabanza