UE3 - Intelligence artificielle appliquée pour les systèmes

• Initier les étudiants aux méthodes de l'intelligence artificielle (réseaux de neurones, logique floue, optimisation stochastique);                                       

• Savoir mettre en œuvre des méthodes de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et les systèmes stationnaires hybrides par logique floue;                                       

• Initier les étudiants à la programmation de méthodes d'optimisation par algorithmes génétiques ou essaims particulaires, appliquées à des systèmes énergétiques.   

• Approfondir les connaissances des étudiants en modélisation et contrôle/commande/gestion d'énergie des systèmes énergétiques;                                   

• Savoir-faire expérimental dans ces domaines.

• Compétences de niveau M1 Energie parcours Energie Electrique;

• Notions universitaires élémentaires en mathématiques (calcul matriciel, probabilités, dérivées partielles).

Contrôle continu et/ou terminal