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Analyse de données

L'objectif du cours d'analyse de données est que l'étudiant comprenne les concepts fondamentaux de l’analyse de données comme l’analyse exploratoire des données, l’analyse factorielle de données, l’analyse discriminante, les différentes méthodes de classification non supervisée.

Enseignant: djaafar zouache

Analyse multicritére d'aide à la décision

Le manuel en question constitue une introduction à l'optimisation mathématique multiobjectifs et l'analyse d'aide à la décision multicritére. Il contient deux chapitres, dans le premier nous mettons l'accent sur des notions de base et préliminaires concernant l'optimisation multiobjectifs à savoir la notion de Pareto optimale et de dominance. Nous rappelons brièvement quelques méthodes numériques dans le deuxième chapitre.

Enseignant: zoubir ramdani

Anglais technique

Maîtriser l'anglais scientifique.

Enseignant: messaoud ghebouli

Gestion de production

Enseignant: salah maache

Introduction à l’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle est un programme qui apprend à partir de données pour accomplir des tâches nécessitant normalement l’intelligence humaine (perception, prédiction, génération).
On distingue l’IA faible (spécialisée, comme ChatGPT) de l’IA forte (générale, encore hypothétique).
Le Machine Learning, cœur de l’IA moderne, repose sur l’apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement.
L’IA générative crée du contenu (texte, image) mais souffre d’hallucinations, de biais et d’un manque de fiabilité factuelle.
En contexte académique, l’IA doit être utilisée comme un assistant : générer des idées, structurer, reformuler, mais toujours vérifier les faits, les sources et documenter son usage.