Crédits ECTS
3
Volume horaire
36 h
Programme d'études
| Programme | Bloc | Caractère |
|---|---|---|
| IE-Bachelier en informatique, orientation intelligence artificielle | 2 | Obligatoire |
Prérequis
Co-requis
Implantation
Département technique de Namur
Directeur de département du domaine
Benoît Dujardin
Responsable de l'UE
Anne SMAL
Enseignants intervenants
- Assurer l’interopérabilité des composants systèmes, logiciels, réseaux et matériels, en implémentant des solutions et en proposant des mesures correctives (AAT6)
- Participe à l’analyse, la conception, la programmation, le test et la maintenance d’applications informatiques en s’inscrivant dans une démarche de formation permanente, notamment en exploitant toute source documentaire y compris en anglais (AAT8)
- Adapte des applications existantes ou crée de nouvelles applications basées sur des algorithmes d'intelligence artificielle qui s’intègrent dans la structure en place dans l’entreprise (AAT13)
- Utilise et adapte des algorithmes d'intelligence artificielle en vue de répondre à un besoin spécifique, et présente les résultats obtenus sous une forme adéquate de visualisation (AAT14)
Acquis minimaux :
1. Mettre en œuvre le paradigme déclaratif à travers Prolog
2. Mettre en pratique python dans le cadre d'algorithme d'IA
3. Manipuler des structures de données complexes (séquences, set et dictionnaires) en python
4. Manipuler des classes et objets en python
5. Mettre en œuvre le paradigme fonctionnel en python
6. Respecter les règles de clean code (et PEP8)
Acquis de dépassement :
1. Manipuler les exceptions en python
2. Manipuler des fichiers
3. Mettre en œuvre la récursivité
4. Manipuler les itérateurs et générateurs
Document annexe à la fiche UE accessible via un lien explicitant en quoi le programme d’études s’inscrit dans une politique de développement durable. Une ou plusieurs UE spécifique(s) pourraient être ciblée(s) dans cette annexe.
À définir
- En python :
1. Intro
2. Bases
3. Structures avancées (séquences, set, dictionnaires)
4. Orienté objet
5. Exceptions
6. Programmation Fonctionnelle
- Bases de la programmation logique en Prolog
- Aurélien Vannieuwenhuyze, Intelligence artificielle vulgarisée, ENI, 2019
- Sébastien Chazallet, Python 3: les fondamentaux du langage, ENI, 2023
| Activité d'apprentissage | Support |
|---|---|
| AINN2002 — Programmation IA | Page Notion disponible en ligne ou sur Moodle |
| Activité d'apprentissage | Heures | Langue d'enseignement | Langue d'évaluation |
|---|---|---|---|
| AINN2002 — Programmation IA | 36 h | Français | Français |
| Activité d'apprentissage | Méthodes d'enseignement et d'apprentissage |
|---|---|
| AINN2002 — Programmation IA | Alternance entre exposés théoriques et exercices pratiques (synchrone ou asynchrone) |
À définir
À définir
À définir
Au sein du programme d'études, lors du calcul de la moyenne, la pondération de l'évaluation de l'unité d'enseignement est effectuée sur base des crédits affectés à cette unité d'enseignement et évalués
| Activité d'apprentissage | Modalités d'évaluation |
|---|---|
| AINN2002 — Programmation IA | Evaluation continue pendant le Q1. Examen (janvier et août) écrit prévu pour valider les acquis non validés lors du quadri. |
Une mention sur la fiche informera les étudiants du fait que les précisions sur les épreuves seront disponibles sur Moodle au plus tard 6 semaines avant l'évaluation.