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Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents PDF

114 Pages·2017·1.13 MB·French
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Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar To cite this version: Badr Benmammar. Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents. Engineering school. 2009. ￿cel-00660507￿ HAL Id: cel-00660507 https://cel.hal.science/cel-00660507 Submitted on 16 Jan 2012 HAL is a multi-disciplinary open access L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est archive for the deposit and dissemination of sci- destinée au dépôt et à la diffusion de documents entific research documents, whether they are pub- scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, lished or not. The documents may come from émanant des établissements d’enseignement et de teaching and research institutions in France or recherche français ou étrangers, des laboratoires abroad, or from public or private research centers. publics ou privés. Intelligence Artificielle et Systèmes Multi-Agents Badr Benmammar [email protected] Plan (cid:1) La première partie : L’intelligence artificielle (IA) (cid:1) Définition de l’intelligence artificielle (IA) (cid:1) Domaines d’application de l’IA (cid:1) La reconnaissance de formes (cid:1) Le traitement automatique des langues (cid:1) Les systèmes experts (cid:1) L’apprentissage automatique (cid:1) L’intelligence artificielle distribuée (IAD) Plan (cid:1) La deuxième partie : La technologie Agent (cid:1) Définition d’un agent (cid:1) Les agents intelligents et les agents mobiles (cid:1) Les caractéristiques multidimensionnelles d’un agent (cid:1) Architecture concrète pour un agent (cid:1) Les agents logiques (cid:1) Les agents réactifs (cid:1) Les agents BDI (cid:1) Les agents multi-niveaux (cid:1) Modèle type d’un agent La première partie : L’intelligence artificielle (IA) Définition de l’intelligence artificielle (IA) (cid:1) L’IA Désigne la simulation des mécanismes de la pensée par un ordinateur (cid:1) La faculté de reproduire un raisonnement par des moyens informatiques (cid:1) Un ensemble de réalisations et de recherches qui essaient d'imiter artificiellement les performances humaines (cid:1) L'émergence des systèmes ''adaptatifs'' Domaines d’application de l’IA Reconnaissance des formes, des visages et la vision en général Traitement Systèmes automatique des experts langues Apprentissage automatique La reconnaissance de formes La reconnaissance de formes RdF (cid:1) La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. Définition (cid:1) L’homme est le plus parfait des systèmes de RdF. (cid:1) Reconstitution sur «machine» des fonctions typiquement humaines: (cid:1) Perception ; (cid:1) Analyse et représentation ; (cid:1) Interprétation.

Description:
Processus de RdF. ❑ Les informations issues du monde réel sont généralement : ❑ trop volumineuses. ❑ peu pertinentes. ❑ Le processus de RdF est un processus de réduction progressive et sélective de l'information
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