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MariusEtudiant/INTRO-IA-TP_L2

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📚 Projets et Travaux Pratiques en Intelligence Artificielle

Ce dépôt rassemble les travaux pratiques simples réalisés dans le cadre de ma formation en L2 Intelligence Artificielle. Ces projets couvrent divers aspects fondamentaux et avancés de l'IA, avec des applications variées et des méthodologies enrichissantes.


🌟 Contenu du dépôt

1. Introduction à l'Intelligence Artificielle

  • Compréhension des concepts fondamentaux de l'IA.
  • Exploration des domaines d'application et des approches méthodologiques clés.

2. Résolution de problèmes

  • Mise en œuvre d'algorithmes de recherche (DFS, BFS, A*).
  • Analyse de problèmes complexes et formulation de solutions algorithmique.

3. Programmation logique et règles

  • Utilisation de la logique propositionnelle et du raisonnement par règles.
  • Développement de systèmes experts basés sur des règles.

4. Traitement de la langue naturelle et agents conversationnels

  • Développement d'agents conversationnels simples.
  • Analyse syntaxique et sémantique de texte avec des techniques NLP.

5. Représentation des connaissances et raisonnement

  • Modélisation de concepts avec des graphes de connaissances.
  • Mise en place de systèmes de raisonnement basés sur la représentation symbolique.

6. Apprentissage non supervisé : Règles d'association et analyse conceptuelle

  • Découverte de relations entre variables dans des ensembles de données.
  • Implémentation de l'algorithme Apriori pour extraire des règles d'association.

7. Apprentissage non supervisé : Clustering

  • Regroupement de données avec des algorithmes comme K-Means et DBSCAN.
  • Visualisation des clusters et analyse de la qualité du regroupement.

8. Apprentissage supervisé

  • Application de modèles supervisés pour des tâches de classification et régression.
  • Évaluation des performances avec des métriques comme l'accuracy et l'F1-score.

9. Réseaux de neurones et Deep Learning

  • Conception et entraînement de réseaux de neurones simples et profonds.
  • Utilisation de frameworks comme TensorFlow et PyTorch pour des tâches avancées.

🚀 Objectifs pédagogiques

  • Acquérir des compétences pratiques en IA.
  • Développer une compréhension approfondie des algorithmes et méthodologies clés.
  • Appliquer les concepts théoriques à des problèmes réels.

📂 Structure du dépôt

Chaque répertoire correspond à un thème ou un TP spécifique et contient :

  • Un notebook Jupyter ou des scripts Python pour les implémentations.
  • Un fichier README.md expliquant le contexte, les objectifs, et les résultats.

✨ À propos

Ces travaux représentent une progression dans l'apprentissage et la maîtrise des concepts en IA. Ils témoignent de mon engagement à explorer et appliquer des solutions innovantes dans ce domaine passionnant.

N’hésitez pas à explorer les projets et à me contacter pour toute question ou suggestion ! 😊

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