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Discipline(s) : Infomatique et télécommunications

Intelligence Artificielle : Jeux et Data Mining

Semestre Semestre 2
Type Facultatif
Nature UE

Pré-requis

Connaissances d’algorithmique de base


Objectifs

L’UE IA présente aux étudiants les techniques algorithmiques utilisées en Intelligence Artificielle pour résoudre des problèmes complexes caractérisés par un très grand espace de recherche. Deux grandes familles d’approches sont présentées : d’une part, les algorithmes destinés aux jeux à deux adversaires et information complète (dames, échecs, go…), et d’autre part, les algorithmes de data mining conçu pour trouver de nouvelles connaissances dans un jeu de données.

Compétences acquises :

A l’issue de cette UE, l’étudiant doit comprendre les principes des grands algorithmes de jeux à deux adversaires, être capable de les implémenter et être capable de proposer des heuristiques simples. Il doit aussi avoir une compréhension des grands problèmes de data mining, savoir choisir un algorithme pertinent pour résoudre un problème donné, et pouvoir interpréter les résultats renvoyés par l’algorithme.

Contenu

Cours
  • Résolution de problème et IA : introduction et historique, importance de la représentation choisie
  • Recherche dans un graphe : recherche heuristique et A*
  • Recherche par satisfaction de contraintes
  • Meilleur coup dans un jeu avec adversaire : minmax, alpha beta, SSS*
  • Monte-Carlo Tree Search
  • Data mining : algorithmes de base de pattern mining
  • Data mining : algorithmes de base de clustering
  • Data mining : algorithmes de base de classification

Travaux pratiques
  • Algorithme de backtracking pour le Sudoku
  • A* pour le jeu de taquin
  • Minmax et alpha-beta pour le jeu de Puissance 4
  • Recherche et interprétationde patterns dans des parties du jeu Hearthstone

Contrôles des connaissances

Examen terminal et note de travaux pratiques (3 TP notés + un poster scientifique)

Mise à jour le 13 avril 2018