Ressource pédagogique : Programmation Logique et Intelligence Artificielle
cours / présentation - Date de création : 04-02-2003
Présentation de: Programmation Logique et Intelligence Artificielle
Informations pratiques sur cette ressource
Langue du document : Français
Type pédagogique : cours / présentation
Niveau : enseignement supérieur, licence, bac+2
Langue de l'apprenant : Français
Contenu : texte
Public(s) cible(s) : apprenant
Document : Document Postscript, Document PDF
Age attendu de l'utilisateur : 18+
Droits d'auteur : pas libre de droits, gratuit
Ce cours est diffusé sous licence Creative Common "Paternité sans utilisation commerciale et reproduction des droits de l'œuvre à l'identique", ce qui signifie que vous pouvez communiquer, reproduire, distribuer l'œuvre au public à condition de citer les auteurs et le titre. Vous avez interdiction d'utiliser l'œuvre à des fins commerciales et vous avez l'obligation d'octroyer les mêmes droits de propriété intellectuelle à l'œuvre créée à partir de ce cours.
Ce cours est diffusé sous licence Creative Common "Paternité sans utilisation commerciale et reproduction des droits de l'œuvre à l'identique", ce qui signifie que vous pouvez communiquer, reproduire, distribuer l'œuvre au public à condition de citer les auteurs et le titre. Vous avez interdiction d'utiliser l'œuvre à des fins commerciales et vous avez l'obligation d'octroyer les mêmes droits de propriété intellectuelle à l'œuvre créée à partir de ce cours.
Description de la ressource pédagogique
Description (résumé)
Cette présentation est une introduction à la logique de programmation. Les trois premières parties expliquent comment se conçoit la logique de programmation à travers le prisme du langage Prolog, vous verrez comment se construit une base de connaissances sous Prolog c'est-à dire définir un fait, une propriété, une variable, leurs relations, et comment interroger la base. Les parties 4 à 8 sont consacrées à l'apprentissage automatique à travers les notions d'agent réactif, d'arbre de décision (principes de base et algorithme C4.5), le perceptron et les réseaux neuronaux.
- Granularité : grain
- Structure : linéaire
"Domaine(s)" et indice(s) Dewey
- Logic programming (005.115)
Thème(s)
Informations pédagogiques
- Proposition d'utilisation : Pré-requis: loi de Bayes
- Activité induite : apprendre
Intervenants, édition et diffusion
Intervenants
Créateur(s) de la métadonnée : fuscia fuscia
Validateur(s) de la métadonnée : Julia Soyez
Éditeur(s)
-
Université de Paris VII
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Diffusion
AUTEUR(S)
-
Delia Kesner
Université Paris Diderot -Paris VII -
Peter Habermehl
Université Paris Diderot -Paris VII
ÉDITION
Université de Paris VII
EN SAVOIR PLUS
-
Identifiant de la fiche
http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-4101 -
Identifiant
oai:www.unit.eu:unit-ori-wf-1-4101 -
Schéma de la métadonnée
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
- SupLOMFRv1.0
- Voir la fiche XML
-
Entrepôt d'origine
-
Date de publication
04-02-2003