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Introduction : de l’apprentissage naturel à l’apprentissage artificiel :
Processus algorithmique, Thèse de Church, Test de Turing, Chambre de Searle…
Environnement méthodologique de l’apprentissage :
Espace des données, espace des hypothèses, protocoles, évaluation, comparaison
Techniques d’apprentissage supervisé :
Espace des versions, Apprentissage par analogie, Raisonnement à partir de cas, Arbres de décisions, réseaux connexionnistes, réseaux bayésiens, …
La mise en ?uvre se fera avec un outil logiciel (WEKA, SAS, …).