Intelligence Artificielle
- Enseignant: Ahmed Tibermacine
Objectif:
•Les travaux sur les langages naturel est un champ
d’investigation très riche. L’étudiant pourra exploiter le contenu de la
matière pour développer surtout des interfaces interactives des systèmes
intelligents en langage naturel. Il peut aussi exploiter ce contexte pour la
reconnaissance et éventuellement la synthèse de la parole.
Programme
•I.1.
Introduction générale et Historique
•I.2.
Les étapes d’analyse du Langage naturel
•I.2.1.
L’analyse morphologique et lexticale
•I.2.2.
Le traitement syntaxique
• I.2.2.1. Traitement par Grammaires hors
contexte
• I.2.2.2. Traitement par RTN et ATN
• I.2.2.3. Traitement par grammaire logique
• I.2.2.4. Traitement à base de connaissances
• I.2.2.5. Traitement à base de probabilités
•I.2.3.
Le traitement sémantique
• I.2.3.1. Les réseaux sémantiques
• I.2.3.2. La théorie de Dépendance Conceptuelle
DC (Roger SCHANK)
• I.2.3.3. La théorie de Chave
• I.2.3.4. La théorie de Minsky (Frame)
•I.2.
Les applications du TLN et l’Interface Langage Naturel ILN
•I.2.
La traduction automatique des langages naturels et les ambiguïtés du langage
naturel
•II.1.
Introduction générale à la reconnaissance des formes
•II.2.
la reconnaissance des formes Définitions de la reconnaissance des formes
•II.3.
Techniques de reconnaissances des formes
•II.4.
Domaines d’applications
- Enseignant: khaled rezeg
A l’issue de cet enseignement, l’étudiant va acquérir les connaissances relatives à
l’intelligence artificielle, genèse, objectifs, types de problèmes traités, représentation de
connaissances, raisonnement
- Enseignant: abdelhak merizig
Cours pour M2 (IA)
- Enseignant: abdelmoutia telli