Déroulement du cours et transparents
Introduction et qu'est-ce que l'incertain (
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- Introduction au cours
- Manipuler des probabilités est subtil
- qu'est-ce qu'une probabilité?
Probabilités subjectives (
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- Le théorème du "Dutch book" en version informelle
- Les axioms du théorème de représentation de Savage.
sources:
chapitre 7.5 An introduction to Decision Theory, Martin Peterson, Cambridge University Press, 2009.
Chapitre 5, 9, 10 Theory of Decision under Uncertainty Itzhak Gilboa, Cambridge University Press, 2009.
- Probabilités
- Indépendance
- Règle de Bayes
sources:
chapitre 13: AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Réseaux Bayésiens et indépendance (
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- Réseaux Bayésiens
- Indépendance
sources:
chapitre 14.1, 14.2: AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Réseaux Bayésiens: Structure indépendance (
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- But: pouvoir déterminer si deux variables sont indépendantes (conditionnellement à des observations)
- Algorithme de d-séparation
Réseaux Bayésiens: Inférences (
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- But: Calculer des probabilités du type P(Q | e1, ..., ek)
- Algorithme de séparation des variables
sources:
chapitre 14.4 AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Réseaux Bayésiens: Inférences approchée (
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se trouve sur la page myCourse du cours.
- But: Calculer des probabilités du type P(Q | e1, ..., ek) de manière approchée avec des simulations Monte Carlo.
- Echantillonage simple
- Méthode des rejets
- Méthode de correction avec poids
- Echantillongage de Gibbs
sources:
chapitre 14.5 AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Décisions séquentielles (
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- arbre de décisions
- D'où viennent les utilités? Théorème de von Neumann Morgenstern
- Echelles d'utilité
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sources:
chapitre 16.1, 16.2, des parties de 16.3 AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Décisions séquentielles (
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- processus de décision markovien
sources:
chapitre 17.1 AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Décisions séquentielles (
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- Résolution avec Value Iteration et Policy Iteration
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sources:
chapitre 17.1 AI a Modern Approach, Stuart Russel & Peter Norvig (3ième édition) Pearson
Décision dans l'incertain mais sans probabilités (
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sources:
équipe décision du lamsade
Les sujets de TDs sont postés sur
myCourse (M1 Informatique_2019-2020_Décision dans l'incertain_Stéphane Airiau)
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