Objectifs de l’enseignement:
Présenter les méthodes et outils nécessaires à l'intégration de la logique floue et des réseaux de neurones dans les schémas d'identification et de commandes de processus industriels. Donner une base théorique indispensable à la compréhension de ces approches et à leur utilisation dans les phases d'analyse, de synthèse et de mise en œuvre.
Connaissances préalables recommandées:
L’étudiant devra posséder les connaissances suivantes :
Systèmes asservis linéaires
Systèmes échantillonnés ;
Contenu de la matière:
Partie I : Logique floue :
Partie II : Réseaux de neurones
- Enseignant: nekrouf s
De l’œil humain à la vision intelligente, Ce cours destiné aux étudiants du Niveau Master 2, tente à faire découvrir à travers un tour d’horizon sur l’Intelligence Artificielle, ses techniques appliquées à la Reconnaissance des Formes (RDF) en générale, et à la Reconnaissance des Images en particulier, depuis ses balbutiements jusqu’à sa prouesse. Il présentera dans ce contexte, le Deep Learning comme une façon du Machine Learning.
- Enseignant: Bouhalouane Mokhtar