Introduction · 2026–2027

Intelligence artificielle et Deep Learning

Introduction

John Samuel
CPE Lyon

Année : 2026-2027
Courriel : john.samuel@cpe.fr

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À retenir John Samuel · CPE Lyon · Année 2026–2027

notes

John Samuel · CPE Lyon · Année 2026–2027

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Introduction · 2026–2027

John Samuel · enseignement et recherche

Portrait de John Samuel
  • Enseignant-Chercheur , Conception Logicielle et Big Data, CPE Lyon,
  • Intérêts et thèmes de recherche : Représentation de connaissances, le web sémantique, les services web, l'intégration de données, l'entrepôt de données, les systèmes distribués, système d'information géographique
  • Cours : Programmation en C, Algorithmes en C, Data Mining et Machine Learning, Intelligence Artificielle et Deep Learning, Systèmes d'exploitation et Programmation Concurrente, Langages Web
  • Thèse : Intégration des données issues de services web
  • HDR : Des regards sémantiques pour des villes intelligentes, durables et inclusives

À retenir Relier représentation des connaissances, données et apprentissage.

notes

Relier représentation des connaissances, données et apprentissage.

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Introduction · 2026–2027

Quatre objectifs pour comprendre et pratiquer l’IA

01 · Fondements

Représenter et raisonner

Logiques, solveur Z3, connaissances et agents intelligents.

02 · Apprentissage machine

Construire un réseau

Perceptron, MLP en NumPy, propagation avant, perte et rétropropagation.

03 · Apprentissage profond

Entraîner et évaluer

Pipeline Keras, hyperparamètres, CNN, RNN, LSTM et GRU.

04 · Applications

Relier les approches

TAL, embeddings, Transformers, recommandation et IA symbolique.

À retenir Du raisonnement logique aux architectures neuronales et à leurs applications.

notes

Du raisonnement logique aux architectures neuronales et à leurs applications.

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Évaluation · le projet uniquement

100%Projet

Le projet constitue la totalité de l’évaluation du cours.

À retenir Seul le projet est évalué.

notes

Seul le projet est évalué.

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Travaux pratiques · préparer le projet

Trois TP pour pratiquer

Les travaux pratiques permettent de mettre en application les notions du cours. Ils ne sont pas notés.

Un projet évalué

Le projet mobilise les connaissances et les compétences travaillées en cours et en TP.

À retenir Les TP préparent au projet ; seul le projet est évalué.

notes

Les TP préparent au projet ; seul le projet est évalué.

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48 heures pour apprendre et expérimenter

16 h Cours
24 h Travaux pratiques
8 h Projet

À retenir Chaque séance intègre des cours et des travaux pratiques.

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Chaque séance intègre des cours et des travaux pratiques.

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Projet · modalités de remise

Consulter e-campus

Les dates limites de soumission sont précisées sur e-campus.

À retenir L’évaluation porte uniquement sur le projet.

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L’évaluation porte uniquement sur le projet.

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Références visuelles

À retenir Les supports sont diffusés sous licence Creative Commons BY-SA 4.0.

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Les supports sont diffusés sous licence Creative Commons BY-SA 4.0.

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Un parcours en cinq supports

  1. Les fondements de l'IA
  2. Apprentissage machine
  3. Apprentissage profond
  4. L'IA symbolique et certaines applications
  5. Sujets supplémentaires

Consulter le plan détaillé et accéder à chaque section

À retenir Les compléments historiques et techniques sont regroupés dans le cours 5.

notes

Les compléments historiques et techniques sont regroupés dans le cours 5.

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Introduction · 2026–2027

Les ressources pour travailler

À retenir ← → : naviguer · n : notes · r : lecture · Imprimer : exporter les diapositives.

notes

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