Ce cours introduit les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et leurs applications en sciences de l’ingénieur. Il aborde les bases du Machine Learning et du Deep Learning, les notions mathématiques essentielles, ainsi que les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé (régression, classification, clustering). À travers des travaux pratiques en Python et un mini-projet, les étudiants développent des modèles simples d’IA et acquièrent les compétences nécessaires pour exploiter l’IA dans la résolution de problèmes concrets, tout en intégrant les bonnes pratiques et les considérations éthiques.
