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L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution qui permet aux machines de prendre des décisions autonomes en se basant sur des données. Les systèmes experts sont un sous-domaine de l’IA qui utilisent des connaissances spécifiques pour résoudre des problèmes complexes. Les systèmes experts sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la médecine, l’ingénierie, la finance, l’industrie manufacturière, etc.

Les systèmes experts utilisent des connaissances acquises auprès d’experts humains pour résoudre des problèmes spécifiques. Ces connaissances sont souvent des connaissances tacites et informelles qui sont difficiles à formaliser. Les systèmes experts utilisent des méthodes d’inférence pour traiter ces connaissances et les utiliser pour résoudre des problèmes spécifiques.

Les systèmes experts utilisent des représentations de connaissances formelles pour stocker les connaissances acquises auprès d’experts humains. Les représentations de connaissances formelles sont des structures de données qui permettent de représenter les connaissances de manière formelle et structurée. Ces représentations de connaissances formelles sont souvent basées sur des ontologies, qui sont des hiérarchies de concepts et de relations entre ces concepts.

Les systèmes experts utilisent des méthodes d’inférence pour traiter les connaissances stockées dans les représentations de connaissances formelles. Les méthodes d’inférence permettent aux systèmes experts de raisonner à partir des connaissances stockées dans les représentations de connaissances formelles pour résoudre des problèmes spécifiques. Les méthodes d’inférence utilisées par les systèmes experts sont souvent basées sur la logique, l’arithmétique, la probabilité, etc.

Les systèmes experts peuvent être développés à l’aide de différentes approches. L’approche la plus courante consiste à utiliser des techniques de développement de règles. Cette approche consiste à utiliser des règles de production pour formaliser les connaissances acquises auprès d’experts humains. Les règles de production sont des énoncés conditionnels qui décrivent comment les connaissances stockées dans les représentations de connaissances formelles peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes spécifiques.

Une autre approche consiste à utiliser des techniques de développement de réseaux neuronaux. Cette approche consiste à utiliser des réseaux neuronaux pour apprendre à partir des données. Les réseaux neuronaux sont des structures de données qui permettent de modéliser des fonctions non linéaires complexes. Les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour modéliser des relations entre les variables et pour prédire des sorties à partir d’entrées.

Les systèmes experts peuvent être utilisés dans de nombreux domaines. Par exemple, dans le domaine de la médecine, les systèmes experts peuvent être utilisés pour aider les médecins à diagnostiquer des maladies en se basant sur les symptômes du patient. Dans le domaine de l’ingénierie, les systèmes experts peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de conception ou d’optimisation de processus. Dans le domaine de la finance, les systèmes experts peuvent être utilisés pour prédire les tendances du marché et pour aider à la prise de décision en matière d’investissement.

Les avantages des systèmes experts sont nombreux. Tout d’abord, les systèmes experts peuvent fournir des résultats rapides et précis. En outre, les systèmes experts peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes complexes qui nécessitent une expertise humaine. Les systèmes experts peuvent également être utilisés pour réduire les coûts en automatisant les processus et en réduisant le temps nécessaire pour résoudre les problèmes.

Cependant, les systèmes experts présentent également des inconvénients. Tout d’abord, les systèmes experts ont besoin de connaissances spécifiques pour fonctionner correctement. Par conséquent, le développement des systèmes experts peut être coûteux et nécessiter l’implication d’experts humains. En outre, les systèmes experts peuvent être biaisés s’ils sont basés sur des connaissances limitées ou incorrectes.

En conclusion, les systèmes experts sont une sous-branche importante de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’acquérir des connaissances spécifiques pour résoudre des problèmes complexes. Les systèmes experts peuvent être utilisés dans de nombreux domaines, tels que la médecine, l’ingénierie et la finance. Les systèmes experts présentent des avantages tels que la rapidité et la précision, mais ils ont également des inconvénients tels que le coût et le potentiel de biais. Malgré ces inconvénients, les systèmes experts ont le potentiel de transformer de nombreux domaines en offrant des solutions précises et rapides à des problèmes complexes.

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Au cours de cette formation, vous apprendrez les bases des systèmes experts et de l’intelligence artificielle, y compris les techniques d’acquisition de connaissances, les méthodes d’inférence et les représentations de connaissances formelles. Vous découvrirez également comment les systèmes experts sont utilisés dans différents domaines, tels que la médecine, l’ingénierie et la finance.

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