L'intelligence artificielle n'est plus réservée aux informaticiens. Aujourd'hui, les physiciens l'utilisent pour analyser des spectres Raman, simuler des structures atomiques, détecter de nouvelles particules au LHC ou prédire des températures critiques de matériaux. Ce cours vous donne les clés pour rejoindre cette révolution — concrètement, avec des exemples tirés directement de votre domaine.
Ce MOOC s'adresse aux étudiants de Master 1 Physique de l'Université Frères Mentouri Constantine 1 (UFMC1), toutes spécialités confondues : physique théorique, énergétique, nano-physique et physique médicale. Le seul prérequis est une connaissance de base en mathématiques (statistiques et probabilités). Aucune expérience en programmation n'est nécessaire pour débuter.
À l'issue de ce cours, vous serez capable d'identifier le type d'algorithme adapté à un problème physique donné, d'implémenter des modèles de Machine Learning sur des données réelles, d'utiliser l'IA générative comme outil de recherche et de rédaction scientifique, et de communiquer vos résultats avec rigueur. Vous développerez également des compétences transversales : travail en groupe sur des projets IA, autonomie dans la veille technologique et esprit critique face aux résultats produits par les algorithmes.
Le cours se déroule sur un volume horaire de 22h30, à raison d'une séance et demie par semaine, combinant sessions théoriques, séances pratiques et exercices de programmation. L'évaluation repose sur un contrôle continu (50 %) et un examen finale sous forme de QCM (50 %). Coefficient 1, crédit 1.
Notions de base en mathématiques : statistiques descriptives et probabilités élémentaires. Aucune connaissance préalable en informatique ou en programmation n'est requise.
Dr Adel BELBEKRI est Maître-Assistant au Département de Physique de l'Université Frères Mentouri Constantine 1 (UFMC1). Docteur en informatique, spécialisé en traitement automatique du langage naturel (NLP) et en reconnaissance d'entités nommées #1
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