Le cours Techniques d’Optimisation présente les fondements et les méthodes permettant de résoudre efficacement des problèmes complexes d’aide à la décision. Il débute par une introduction à l’optimisation, où sont définis les concepts de fonction objectif, variables de décision, contraintes et solutions optimales. Il aborde ensuite les problèmes d’optimisation discrète, caractérisés par des variables entières ou combinatoires et souvent difficiles à résoudre. Le cours expose les principales méthodes d’optimisation, incluant les méthodes exactes et approchées, puis met l’accent sur les métaheuristiques, qui sont des stratégies générales et robustes inspirées de phénomènes naturels pour traiter des problèmes de grande taille. Enfin, il traite l’optimisation multiobjectif, qui vise à optimiser simultanément plusieurs critères conflictuels, en introduisant les notions de dominance de Pareto et de front de Pareto, ainsi que les algorithmes multiobjectifs modernes largement utilisés en ingénierie et en intelligence artificielle.
The Distributed Artificial Intelligence (DAI) course introduces the principles and techniques that enable multiple intelligent agents to cooperate, communicate, and solve problems in complex and dynamic environments. It focuses on the design, modeling, and analysis of Multi-Agent Systems (MAS), including agent architectures and coordination mechanisms such as cooperation, negotiation, and communication. The course also highlights the advantages, challenges, and main applications of DAI, providing students with a solid foundation in collaborative and distributed AI systems.
- المعلم: Ikram MANKOUR
C’est un cours théorique et pratique sur la conception et l’étude des systèmes pouvant traiter automatiquement le langage naturel (humain). Les fondements linguistiques, cognitifs et calculatoires sont mis en évidence afin de faciliter la compréhension et le design de ces systèmes.
- المعلم: Mohamed elamine BOUHADIBA
Cette matière est une initiation aux traitements de bas niveau des images (amélioration, restauration et segmentation). La finalité de ce cours est de donner aux étudiants les connaissances de bases liées aux différents types de traitement d'image et les algorithmes associés.
- المعلم: ABDALLAH BELKADI
