Understand the theoretical foundations of mathematical
optimization.
Master the main deterministic and stochastic optimization
methods.
Be able to formulate an optimization problem in the
context of AI.
Apply optimization algorithms in the fields of machine
learning, computer vision, and operations research.
Explore recent approaches : convex optimization,
stochastic gradient algorithms, bio-inspired metaheuristics,
graph optimization, and distributed optimization.
- Enseignant: rafik Mahdaoui
Les systèmes temps réel et les systèmes embarqués jouent un rôle
prépondérant dans le paysage technologique actuel, répondant à des exigences
critiques dans des secteurs variés tels que l'aérospatiale, l'automobile, la
santé et les télécommunications. Ces systèmes, bien que souvent peu visibles
pour l'utilisateur final, sont essentiels au fonctionnement fiable et efficace
de nombreuses applications modernes.
- Enseignant: rida Mehalaine
Les algorithmes de recherche constituent l’une des approches les plus
puissantes pour la résolution des problèmes en intelligence artificielle. ce sont lesmécanismes de résolution les plus généraux qui se déroulent dans un espaceappelé espace d’états.La connaissance de quelques caractéristiques est très importante, ellespeuvent avoir un impact immense sur la pertinence des diverses techniquespossibles pour résoudre le problème.