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Outils mathématiques pour l’optimisation numérique et combinatoire RCP219 |
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|---|---|---|
| Modalités de déploiement | Période | Crédits ECTS |
| Formation ouverte et à distance (FOAD) | Premier semestre | 6 |
| Année universitaire | Certificateur | Durée indicative |
| 2025 - 2026 | Conservatoire National des Arts et Métiers | 45 heures |
Condition d'accès / publics visés:
Connaissances de base en informatique (programmation, algorithmique, bases de données) et en mathématiques pour l’informatique (Licence en mathématique ou équivalent ingénieur niveau bac+4 ou bac+5).
Objectifs pédagogiques:
L'objectif de cette UE est de former les auditeurs aux méthodologies fondamentales pour l’élaboration des algorithmes d’Intelligence Artificielle. Nous nous focaliserons sur les outils mathématiques liées à l’optimisation que nous séparons en deux blocs, l'un théorique et l'autre applicatif.
Compétences visées :
Contenu de la formation:
Blocs théoriques :
- L’optimisation convexe qui décrit les algorithmes d’optimisation continue utilisés comme brique les algorithmes de résolution de problèmes d’optimisation combinatoire et d’apprentissage : conditions d’optimalité, algorithme de Newton, algorithmes de gradient, algorithme du simplexe, et algorithmes de points intérieurs. L’objectif est de savoir adapter ces algorithmes à l’application considérée et de les mettre en œuvre.
- L’optimisation discrète : qui a un double objectif de modélisation et de résolution de problèmes structurellement discrets dont les applications sont nombreuses (réseaux sociaux, systèmes communicants et interactifs) : algorithmique de graphes et de chemins, heuristiques et métaheuristiques, et programmation dynamique.
Bloc applicatif :
- Mise en œuvre des outils d’optimisation : L’objectif de ce bloc est de maîtriser sur une application les outils présentés dans les deux premiers blocs. Pour cela deux compétences seront attendues : la modélisation d’une application et sa résolution exacte via l’utilisation de logiciels de résolution de problèmes d’optimisation et approchée par l’implémentation d’une heuristique appropriée.
Modalités de validation et d’évaluation:
Contrôle continu: Contrôle de connaissances et de savoirs qui se déroule tout le long du temps de l'enseignement
Examen final: Examen final portant sur l'ensemble des connaissances et des savoirs de l'enseignement
Accompagnement et suivi:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants :
- CS10900A - Libellé non disponible
- CYC9102A - Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Intelligence Artificielle et Optimisation
- MR11602A - Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Recherche opérationnelle
ECTS: 6
| Volume Horaire indicatif | Financement individuel hors tiers financeur et CPF | Tarif de référence (Employeur) |
|---|---|---|
| 45 heures | 450.00 | 900.00 |
Indexation officielle FORMACODES:
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INFOS PRATIQUES
45 heures
ModalitéFormation ouverte et à distance (FOAD)
PériodePremier semestre
Date de début des coursInformation Indisponible
Date de fin des coursInformation Indisponible
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