Systèmes complexes et optimisation stochastique massivement parallèles

  • Cours (CM) -
  • Cours intégrés (CI) 20h
  • Travaux dirigés (TD) -
  • Travaux pratiques (TP) 10h
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Niveau de l'enseignement : B2-Avancé - Utilisateur indépendant

Compétences à acquérir

À l'issue de cette UE, l'étudiant aura compris et saura utiliser des outils avancés d'intelligence artificielle permettant de trouver des solutions à des problèmes difficiles issus du monde scientifique et industriel. Il aura aussi une vision différente de l'informatique massivement parallèle et aura compris ce que sont les algorithmes stochastiques et les systèmes complexes.

Pré-requis obligatoires

Connaissances en intelligence artificielle standard (systèmes experts, réseaux bayésiens, réseaux neuronaux, arbres de décision, k-means, k plus proches voisins...).

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UFR de mathématique et d'informatique

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