# Sommaire Introduction a l'Intelligence Artificielle et à la Theorie des Jeux

###### tags `Sommaire` `M1 S1` `IA`
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[TOC]

## cour
### [Cour 1](/hv0WOS5NQe6dYNQslUJH-A)
> [time= 11 sept 2020]
- Introduction
- Agents
- Agents intelligents
- Agent rationel
- Propriété d’environnement
- type d’agents
- simple reflex
- Agent Réglex Basé sur un modèle
- Agent Réglex Basé sur un modèle avec but
- Agent Réglex Basé sur un modèle avec Utilité
- Infrastructure pour le probleme de rechercehe

### [Cour 2](/lf0Qi5ikTFuy7Ro6xjcZbA)
> [time= 18 sept 2020]
- Résoudre le problème par une recherche
- Représentaion du graphe
- tree search
- grah search
- Critères de performances
- Recherche en largeur
- Recherche a cout uniforme
- Recherche en profondeur

### [Cour 3](/QHamHWDuT5aIXlOixjSnVw)
> [time= 25 sept 2020]
- Recherche gloutonne
- heuristique
- A*

### [Cour 4](/Lj3NskXUTea7kl21sp3EmQ)
> [time= 2 oct 2020]
- A*
- consistance
- choix d'heuristique

### [Cour 5](/zMQvLIxHQoif71avQrZLWg)
> [time= 9 oct 2020]
- Recherche local
- descente de gradient
- recherche locale à faisceau (local beam search)
- algorithme génétiques
- algorithme online
- parcour en profondeur (online)
- hill climbing
- LRTA* - learning real time A*

### [Cour 6](/xN-48n6VT-yCosXIGuXs_A)
> [time= 16 oct 2020] et [time= 23 oct 2020]
- Environnement non déterministe / adversarial
- recherche or and
- MinMax
- Elagage alpha beta
- fonction d’évaluation

### [Cour 7](/SsELiBJQSIuFPBUHO90pYw)
> [time= 6 nov 2020]
- Apprentissage
- Bayes

### [Cour 8](/Yma_mvLcTeWOIGmD6j0CvA)
> [time= 13 nov 2020]
- Erreur apparente
- Classificateur naïf de Bayes
- Estimation de l’erreur réelle
- Rééchantillonage
- Arbre de décision
- Gain
- Arbre parfait

### [Cour 9](/Rl58RdsgQMurSMcCB-X71Q)
> [time= 20 nov 2020]
- neuronne
- perceptron

### [Cour 10](/Y1TM7fS5Scuoy9lPTVluJA)
> [time= 27 nov 2020]
- réseaux de neuronne
- aprentissage par décente de gradient
- Perceptron linéaire
- Méthode du gradient
- Algo de Widow-Hoff
- réseaux muticouche
- fonction sigmoïde
- Percepton a couche
- Algorithme de rétropropagation du gradient

## TD
### [TD 1](/f6CK5YQQTWavIgqvi-WdHA)
> [time= 15 sept 2020]
1. la fourmis
2. robot aspirateur
3. l'assenceur

### [TD 2](/sbZuJfYMQMmCLN-VEKvdGg)
> [time= 22 sept 2020]
1. ls -R
2. graph d'un jeux avec des cubes
3. n-reine

### [TD 3](/L0CFAprySUeOeb6Mswsl_A)
> [time= 29 sept 2020]
- recherche a cout uniforme
- recherche gloutonne
- A*

### [TD 4](/Gq2pdMV2T9q3Goh3LvTULA)
> [time= 9 oct 2020]
- jeu du takin
- A* partiel 2015
- fermier (loup, chevre, salade)

### [TD 4 - bis](/MRSjgzajStKtiQlOxRg0vQ)
> [time= 16 oct 2020]
- Problème des 6 reines, approche locale
- Problème du voyageur de commerce (algo génétique)
- jeux de carte (algo génétique)

### [TD 5](/8xFw-lsmRb2CHa5rTBfqkA)
> [time= 23 oct 2020]
- minimax
- elagage alfa-beta

### [TD 6](/U2RKL-zRSlq_5n_K4DiFoQ)
> [time= 13 nov 2020]
- Bayes

### [TD 7](/rZJrcf0YSreRnQaX1Mj9TA)
> [time= 20 nov 2020]
- arbre de décision

### [TD 8](/-4e_4rlfRCGy5gSydTcE2w)
> [time= 27 nov 2020]
- perceptron

### [TD 9](/cyQRTxe9R46MbI6jThMl5w)
> [time= 4 nov 2020]
- réseaux de neuronne