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IFT-2003 — Intelligence artificielle IAutomne 2026

Semaine 3 — Techniques de recherche (1/2)

8. Résultats d’apprentissage

LECTURE 09 / 121 repèreSynthèse avec omissions acceptées
Sommaire de cet article
  1. 8. Résultats d’apprentissage
Autres lectures de cette unité
  1. Couverture, dates et plan
  2. 1. Finalité et progression
  3. 2. Représenter un problème par un espace d’états
  4. 3. Exemples de modélisation
  5. 4. Rechercher dans un espace d’états
  6. 5. Profondeur, largeur et Dijkstra
  7. 6. Exercices et corrigés
  8. 7. Comparaisons, limites et erreurs fréquentes
  9. 8. Résultats d’apprentissage
  10. 9. Actions personnelles
  11. 10. Carte des sources
  12. 11. Preuve de couverture
Couverture et sources

8. Résultats d’apprentissage

À la fin de cette semaine, vérifier que vous pouvez :

  • [ ] définir nœud, arc, chemin, cycle, arbre, parent, enfant et racine;
  • [ ] expliquer le quadruplet [N,A,S,GD];
  • [ ] formaliser un état, EI, EF et les opérations d’un nouveau problème;
  • [ ] exprimer chaque opération avec une précondition et un effet;
  • [ ] reconnaître les invariants d’une représentation;
  • [ ] expliquer pourquoi le graphe est généralement généré implicitement;
  • [ ] dérouler l’algorithme générer-tester avec OUVERTS et FERMÉS;
  • [ ] exécuter une recherche en profondeur et une recherche en largeur dans un ordre imposé;
  • [ ] distinguer l’ordre de visite du chemin solution;
  • [ ] appliquer les mises à jour de Dijkstra et reconstruire le chemin minimal;
  • [ ] comparer des stratégies selon exactitude, complétude, optimalité, temps et espace;
  • [ ] expliquer pourquoi les heuristiques deviennent nécessaires lorsque l’espace croît.
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