Cours d'Intelligence Artificielle
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Questions and Answers

Quel est l'objectif principal du cours sur l'intelligence artificielle ?

  • Évaluer l'intelligence humaine
  • Maîtriser les algorithmes de codage
  • Apprendre les langages de programmation avancés
  • Introduire le domaine de l'Intelligence Artificielle (correct)

    • Quelle méthode fait partie de l'apprentissage non supervisé ?

  • Apprentissage par renforcement
  • K-plus proches voisins
  • Decision tree
  • K-Moyennes (K-Means) (correct)

    • Quel est le pourcentage de la charge horaire dédié aux cours théoriques ?

  • 50% (correct)
  • 70%
  • 60%
  • 30%

    • Dans la répartition des évaluations, quel pourcentage est attribué à l'examen final dans la Formule 1 ?

    <p>50%</p> Signup and view all the answers

    Quel algorithme est associé à l'apprentissage supervisé ?

    <p>K-plus proches voisins</p> Signup and view all the answers

    Quelle partie n'est pas mentionnée dans le plan du cours ?

    <p>Analyse de texte</p> Signup and view all the answers

    Quel pourcentage des travaux pratiques est inclus dans la Formule 2 ?

    <p>50%</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'apprentissage implique des données étiquetées ?

    <p>Apprentissage supervisé</p> Signup and view all the answers

    Qui a proposé le concept de l'Intelligence Artificielle en 1956 ?

    <p>John McCarthy</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les raisons de l'apparition du besoin de l'IA ?

    <p>Explosion des données produites</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des domaines clés impliquant l'IA ?

    <p>Philosophie</p> Signup and view all the answers

    Quelle approche représente les données par des symboles ?

    <p>Symbolisme</p> Signup and view all the answers

    Le connexionnisme implique l'étude de quoi ?

    <p>Le cerveau humain</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que l'actionnisme en IA ?

    <p>Interaction avec l'environnement</p> Signup and view all the answers

    Quelle combinaison de facteurs a contribué au développement de l'IA ?

    <p>Explosion de données, capacité de calcul</p> Signup and view all the answers

    Quel terme désigne généralement le processus par lequel les machines apprennent ?

    <p>Apprentissage automatique</p> Signup and view all the answers

    Quel événement a marqué la naissance du terme 'Intelligence Artificielle' ?

    <p>Naissance du Terme 'Intelligence Artificielle'</p> Signup and view all the answers

    Quelle technologie a été utilisée pour la première fois par le chat-bot Eliza ?

    <p>Réseaux de neurones</p> Signup and view all the answers

    Quels sont les quatre éléments fondamentaux de l'Intelligence Artificielle ?

    <p>Données, Algorithmes, Performances, Scénarios</p> Signup and view all the answers

    Quel algorithme a été utilisé dans le contexte des systèmes experts ?

    <p>Si x alors y</p> Signup and view all the answers

    Quel progrès a été marqué par l'émergence du Machine Learning depuis 2010 ?

    <p>Utilisation de bases de données de milliers d'exemples</p> Signup and view all the answers

    Quel événement de 2016 est significatif dans l'avancement de l'IA ?

    <p>Victoire d'AlphaGo devant le champion du monde Go</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les caractéristiques des Big Data connues sous les 4 V ?

    <p>Volume, Vitesse, Variété, Véracité</p> Signup and view all the answers

    Quel développement a été fait durant le 2ème âge d'or de l'IA ?

    <p>Apparition des réseaux bayésiens</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de la performance dans un contexte d'apprentissage automatique?

    <p>Évaluer la précision de la machine</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui représente un 'Dataset' dans le processus d'apprentissage automatique?

    <p>Un ensemble de données utilisées pour l'apprentissage</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi les règles de prise de décision sont-elles complexes dans l'apprentissage automatique?

    <p>Parce qu'elles sont automatiquement apprises par les machines</p> Signup and view all the answers

    Quelle tâche pourrait être effectuée en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique?

    <p>Prédire le prix des maisons</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle de l'ensemble de test dans le processus d'apprentissage automatique?

    <p>Évaluer la performance du modèle de manière indépendante</p> Signup and view all the answers

    Quelles données sont généralement utilisées pour grouper des clients dans un système d'apprentissage automatique?

    <p>données de transactions</p> Signup and view all the answers

    Quels types d'algorithmes sont cités comme étant basés sur des règles dans le contexte de l'apprentissage automatique?

    <p>Algorithmes d'apprentissage supervisé</p> Signup and view all the answers

    En quoi consiste principalement la tâche de prédire le prix dans un système d'apprentissage automatique?

    <p>Calculer des prix en fonction de données historiques</p> Signup and view all the answers

    Quelles affirmations décrivent correctement l'espace de descripteurs?

    <p>Les colonnes sont les descripteurs et les lignes sont les échantillons.</p> Signup and view all the answers

    Quel énoncé est vrai concernant la préparation de données?

    <p>Elle nécessite une étape de prétraitement de données.</p> Signup and view all the answers

    Quelle tâche est incluse dans la transformation de données?

    <p>Normaliser les données pour garantir des valeurs homogènes.</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'apprentissage automatique utilise des données d'apprentissage étiquetées?

    <p>Apprentissage supervisé.</p> Signup and view all the answers

    Quel énoncé concerne l'apprentissage non-supervisé?

    <p>Il s'agit d'un apprentissage sans données étiquetées.</p> Signup and view all the answers

    Quelle action n'est pas effectuée lors de la transformation des données?

    <p>Convertir des attributs catégoriels en continus.</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'apprentissage implique un retour d'information sous forme de récompenses?

    <p>Apprentissage par renforcement.</p> Signup and view all the answers

    Quelle caractéristique est typique de l'apprentissage semi-supervisé?

    <p>Il mixe des données étiquetées et non étiquetées.</p> Signup and view all the answers

    Quelle est une des techniques de réduction de dimensionnalité mentionnées?

    <p>Principal Component Analysis</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principe de l'apprentissage semi-supervisé?

    <p>Combiner des données étiquetées avec des données non-étiquetées</p> Signup and view all the answers

    Parmi les techniques suivantes, laquelle est utilisée pour la détection d'anomalies?

    <p>One Class SVM</p> Signup and view all the answers

    Quelle est l'étape initiale du processus d'auto-apprentissage?

    <p>Entraîner un classifieur avec des données étiquetées</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but principal de la réduction de dimensionnalité?

    <p>Améliorer la vitesse d'apprentissage</p> Signup and view all the answers

    Quel impératif fait partie de l'apprentissage semi-supervisé?

    <p>Utiliser ses propres prédictions pour progresser à chaque étape</p> Signup and view all the answers

    Quel est un exemple de technique de clustering?

    <p>K-Moyenne</p> Signup and view all the answers

    Quelle action suit l'étape d'étiquetage d'une observation incomplète dans l'auto-apprentissage?

    <p>Ré-entraîner le classifieur sur les nouvelles données d'apprentissage</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Cours d'Intelligence Artificielle - Semestre 1

    • Le cours est dispensé par la Dr. Chaymae Miloudi
    • La période de cours est 2024-2025
    • Le semestre est 1

    Concepts Fondamentaux

    • L'Intelligence Artificielle (IA) est un domaine qui vise à créer des machines intelligentes. Elle inclut différents sous-domaines, dont les techniques de Machine Learning.
    • L'IA en anglais se traduit par Artificial Intelligence (AI)
    • Le concept d'IA a été introduit en 1956 par John McCarthy.
    • L'IA est interdisciplinaire, reliant des domaines comme l'informatique, la philosophie, la logique, la linguistique et la psychologie.
    • Le besoin de l'IA est motivé par l'explosion des données produites, la grande accessibilité des algorithmes et le progrès des capacités de calcul des ordinateurs.

    Approches de l'IA

    • Symbolisme : Se base sur la logique mathématique et la représentation symbolique des données.
    • Connexionnisme : Représente les données par des ensembles de nombres, vecteurs ou matrices, comme dans les réseaux de neurones.
    • Actionnisme : Se concentre sur l'interaction entre l'agent et son environnement, via des actions et leurs conséquences.

    IA, Apprentissage automatique vs. Apprentissage profond

    • L'IA englobe l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
    • L'apprentissage automatique se base sur la conception et le développement d'algorithmes qui permettent à une machine d'apprendre à résoudre un problème spécifique à partir de données (expérience et tâche) et à mesurer sa performance.

    Histoire de l'IA

    • 1950-1970 (1er Âge d'Or): Test de Turing, naissance du terme "Intelligence Artificielle," réseaux de neurones (Perceptron), les premiers agents conversationnels (Eliza), logique modale et floue
    • 1980-1990 (2ème Âge d'Or): Perceptron multicouches, systèmes experts (si x alors y), réseaux bayésiens, cartes auto-organisatrices
    • Depuis 2010 (3ème Âge d'Or): Emergence du Machine Learning (ML), utilisation des bases de données de milliers d'exemples (ML en santé), l'*Deep Learning (réseaux de neurones profonds), victoire d'AlphaGo, Big Data (les 4V).

    Domaines d'applications

    • Vision par ordinateur: reconnaissance et analyse d'images
    • Traitement de la parole: reconnaissance et traitement de la parole humaine
    • Traitement du langage naturel: analyse et compréhension du langage humain.
    • Détection d'objets & Segmentation d'objets; identification automatique et segmentation d'objets sur une image.
    • Reconnaissance de l'écriture manuscrite; une application pour la conversion de l'écriture manuscrite en texte numérique, et vice-versa.

    Utilisation de l'IA

    • Analyse des actions: l'IA peut analyser des actions humaines.
    • Authentification: Contrôle d'identité grâce à la reconnaissance faciale et d'autres éléments.
    • Recherche des images: Trouver des images via requêtes textuelles.
    • Reconnaissance faciale: Identifier les individus grâce à leurs visages.
    • Navigation vocale: Navigation à travers des commandes vocales
    • Éducation intelligente: Utiliser l'IA dans le cadre éducatif.
    • Détection de mensonges: Analyse de la parole et des expressions faciales pour détecter des mensonges.
    • Traduction automatique: Traiter le texte dans différentes langues.
    • Détection des cellules cancéreuses: Utiliser l'IA pour trouver rapidement les cellules anormales.
    • Text generation (génération de texte): Créer des textes dans différents contextes.

    Prérequis

    • Python 3
    • NumPy (Calcul scientifique)
    • Pandas (Exploration des données)
    • Matplotlib & Seaborn (Visualisation graphique)
    • Statistiques
    • Mathématiques
    • Excel (x)

    Objectifs du cours

    • Introduire le domaine de l'Intelligence Artificielle (IA)
    • Présenter les concepts de base du Machine Learning (ML)
    • Acquérir une maîtrise des algorithmes d'apprentissage non supervisé ainsi que supervisé.
    • Apprendre à utiliser les APIs Python pour traiter, analyser et visualiser les données.

    Organisation du cours

    • La répartition du temps est approximativement : cours 50%, travaux dirigés 20%, travaux pratiques 30%
    • Les formules d'évaluation sont : Formule 1 (25% exposé, 50% TP, 25% examen), Formule 2 (45% DS, 55% examen)

    Plan du cours

    • Un volet théorique, incluant l'introduction générale, initiation au Machine Learning, apprentissage non-supervisé, apprentissage supervisé, réseaux de neurones et Deep Learning.
    • Un volet pratique, couvrant le calcul scientifique, l'exploration et la visualisation des données. Apprentissage automatique non supervisionné et supervisé via le package learn.

    Concepts de bases Dataset:

    • Base de données (Dataset): Ensemble de données.
    • Ensemble d'apprentissage (Training set): données utilisées pour créer le modèle.
    • Ensemble de test (Test set): données utilisées pour évaluer le modèle.

    Phases: Training and Testing

    • Phase 1 (Apprentissage): Données d'entrainement utilisées pour créer le modèle.
    • Phase 2 (Déploiement): nouvelles données utilisées pour tester le modèle.
    • Dans la phase d'application, le modèle entraîné est utilisé pour prévoir la prédiction pour les nouvelles données.

    Processus de ML

    • Collecte des données
    • Préparation des données
    • Apprentissage automatique
    • Validation du modèle
    • Déploiement & intégration du modèle
    • Feedback & itération

    Préparation des données

    • Détection des descripteurs
    • Prétraitement (Data preprocessing)
    • Nettoyage (remplacement valeurs manquantes, suppression valeurs aberrantes, détection des anomalies)
    • Transformation de données (normalisation, combianion...)
    • Discrétisation des données
    • Réduction des données (sélection, transformation)

    Types d'apprentissage automatique

    • Apprentissage supervisé (données étiquetées)
    • Apprentissage non-supervisé (pas de données étiquetées)
    • Apprentissage semi-supervisé (données étiquetées + non étiquetées)
    • Apprentissage par renforcement (l'environnement fournit la récompense/pénalité).

    Quelques techniques dans l'apprentissage supervisé

    • Régression logistique
    • Support Vector Machine (SVM)
    • Régression linéaire
    • Réseaux de neurones
    • Arbres de décision
    • Random Forest
    • Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)
    • K-Nearest Neighbors (KNN)
    • Naive Bayes

    Quelques techniques dans l'apprentissage non supervisé

    • Classification Ascendante Hiérarchique
    • K-Moyennes (K-means)
    • Analyse des Composantes Principales (ACP)
    • Isomap
    • One class SVM
    • Isolation Forest

    Apprentissage semi-supervisé

    • Utilise les données étiquetées pour compléter des données non étiquetées
    • Utilise ses propres prédictions pour s'améliorer.
    • Techniques plus connues :
      • Auto-apprentissage (self-training)
      • Co-apprentissage (co-training)

    Apprentissage par renforcement

    • L'apprentissage est guidé par l'environnement à travers des récompenses et des pénalités
    • L'environnement fournit les actions, mesures, et l'état
    • Le modèle ajuste ses paramètres en fonction de l'environnement et des résultats.

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