Enseignements


                - Raisonnement sous contraintes de ressources
                - Planification sous incertitude
                - Théorie de la décision et MDP
                - Coordination dans les MDPs  distribués.

                - Réseaux Bayésiens : inférence exacte et approchée
                - Algorithmes d'inférence et propagation de croyances
                - HMM/HSMM et DBN
                - Programmation stochastique
                - Applications : Analyse de comportement, Prédiction

                - Architecture entrepot
                -  Concpetion : modèle en étoile
                        -  Requetes Décisionnelles
                        -  Outils :
                        Mondrian Jpivot, MDX
                        Talend


            - Planification multi-agents
            - Théories des jeux et des choix
            - Modèle Leader-suiveur et bio-inspiré
            - Applications : robotique

            - Structures linéaires : listes chaînées, piles, files, ...
            - Structures d'arbres : les arbres binaires et de recherche, ABR Rouge et Noir.
            - Les arbres généralisés, B-arbre
            - Tri
            - Complexité
            - Graphes
            - Hachage de tables

            - Techniques de recherche : Algorithme A*
            - Planification linéaire
            - Théorie des jeux
            - Raisonnement causal