Application des étapes de base du processus de création de modèles d'intelligence artificielle (IA) dans le cadre d'un projet de recherche en sciences agroalimentaires ou environnementales : prétraitement, modélisation et post-traitement. Présentation d'une variété de sujets dans les approches et les méthodes d'apprentissage de l'IA pour la modélisation et la prévision de systèmes agroalimentaires complexes (méthodes de régression linéaires, réseau neuronal artificiel, classification, système d'inférence flou, machines d'apprentissage et algorithmes d'évolution). Réalisation de projets basés sur de véritables études de cas en sciences environnementales, de l'agriculture et de l'alimentation. Utilisation du logiciel MATLAB.
Application des étapes de base du processus de création de modèles d'intelligence artificielle (IA) dans le cadre d'un projet de recherche en sciences agroalimentaires ou environnementales : prétraitement, modélisation et post-traitement. Présentation d'une variété de sujets dans les approches et les méthodes d'apprentissage de l'IA pour la modélisation et la prévision de systèmes agroalimentaires complexes (méthodes de régression linéaires, réseau neuronal artificiel, classification, système d'inférence flou, machines d'apprentissage et algorithmes d'évolution). Réalisation de projets basés sur de véritables études de cas en sciences environnementales, de l'agriculture et de l'alimentation. Utilisation du logiciel MATLAB.
