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СодержаниеRépartition hebdomadaire ou semestrielle Expérience du responsable dans le domaine de l’UE Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE |
- A few slides from the Presentation, 31.45kb.
- На русском и английском языках, 160.31kb.
- Стандарт університету, 259.5kb.
- International Communist Seminar (Brussels) Presentation Международный Коммунистический, 29.1kb.
| Acronyme : maiad | Spécialité : IAD | 3 ECTS | Niveau : 500 | Semestre : S3 |
| Titre : Enseignement méthodologique agents et apprentissage | ||||
| Responsable : Thierry ARTIERES | Répartition hebdomadaire ou semestrielle | |||
| (30h/7 semaines) | ||||
ContenuCe module fournit les fondements méthodologiques communs aux domaines abordés dans le parcours Agents Intelligents, Apprentissage et Décision (AIAD). Il s’agit d’un complément pratique aux modules APAS et IAA. Une première partie introduit les techniques de modélisation statistique utilisées dans les domaines de l’apprentissage et de la reconnaissance des formes. Une seconde partie aborde les techniques utilisées dans les systèmes multi-agents et les agents adaptatifs. Le module est constitué de travaux dirigés et de travaux sur machine encadrés. Les TP permettront de se familiariser avec des applications concrètes sur des données et des modèles réels.. | ||||
Expérience du responsable dans le domaine de l’UECe module est réalisé par Thierry Artières (x.lip6.fr/users/artieres) Massih Amini (x.lip6.fr/users/amini) et Nicolas Sabouret (a.lip6.fr/~sabouret/). Thierry Artières et Massih Amini sont membres depuis une dizaine d'années de l'équipe connex de Patrick Gallinari. Thierry Artières travaille depuis plus de 10 ans dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la reconnaissances des formes. Il travaille sur la reconnaissance de la parole et de l'écriture, sur la modélisation d'utilisateurs, sur l'analyse de flux migratoires avec des modèles du type réseaux de neurones, modèles Markoviens, champs de Markov conditionnels, machines à vecteurs support. Massih Amini travaille sur des problématiques de recherche et d'extraction d'informations ainsi que sur des techniques d'apprentissage supervisé et semi-supervisé. Nicolas Sabouret travaille au sein de l'équipe Systèmes Multi-Agents du LIP6 sur l'interaction dans les SMA. Il enseigne la théorie des systèmes multi-agents en niveau M2 (pro et recherche) depuis 5 ans. Il est membre du groupe de travail Agents Conversationels Animés du GDR I3 et membre du commité de programme de plusieurs conférences nationales et internationales sur les systèmes multi-agents. | ||||
Réalisations du responsable dans le domaine de l’UE
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