Proposer quelques clefs pour raisonner dans l'incertain. Les compétences attendues à la fin du module :

• Savoir manipuler les modèles vus en cours
• Connaître les limites de ces modèles

• 8 mini sessions de cours théoriques
• 7 TD
• 3 TP (en python/pyAgrum)

Christophe Gonzales (christophe[dot]gonzales[at]univ-amu[dot]fr)

Djamal Habet (Djamal[dot]Habet[at]univ-amu[dot]fr)

• Contrôle continu :
  • 7 mini-interros dont seules les 6 meilleures comptent
  • 1 TP noté
• Note finale = 60% examen final sur papier + 20% mini-interros + 20% TP.
• Seul document autorisé à l'examen : une feuille de papier A4 recto verso dans laquelle vous pouvez écrire de manière manuscrite ou tapuscrite ce que vous voulez.
• Les calculettes "basiques" sont autorisées à l'examen mais pas les portables ni les smartphones.

• Cours 1 : Introduction raisonnable.

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• Cours 2 : Modèle probabiliste.

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• Cours 3 : Apprentissage d'un réseau bayésien.

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• Cours 4 : Apprentissage de structure d'un réseau bayésien.

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• Cours 5 : Algorithme de Shafer-Shenoy.

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• Cours 6 : Construction de l'arbre de jonction.

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• Cours 7 : Diagrammes d'influence.

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• Cours 8 : Calculs dans les diagrammes d'influence.

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• Énoncé du TD n°1 :
• Énoncé du TD n°2 :
• Énoncé du TD n°3 :
• Énoncé du TD n°4 :
• Énoncé du TD n°5 :
• Énoncé du TD n°6 :
• Énoncé du TD n°8 :

• TP n°1 : prise en main de pyAgrum

• Examen 2021-2022 :
• Examen 2022-2023 :