FAQ

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Généralités

Quelles sont les dates de début de fin de la formation ?
Quand puis-je accéder aux contenus ?
Combien d’heures par semaine dois-je prévoir ?
Obtient-on un certificat ou un diplôme à la fin du MOOC ?
Comment télécharger une vidéo ?
Comment télécharger les supports de cours ?
Des groupes sur les réseaux sociaux ont-ils été mis en place dans le cadre de ce MOOC ?

Technique

De quel niveau de programmation en C parle-t-on ?
Quelle carte NVIDIA utiliser ?

Les forums

Comment accéder aux forums ?
Comment poser une question ou répondre sur les forums ?
Je souhaite écrire un article sur un thème de ce MOOC.
J’ai remarqué un spam ou une remarque déplacée dans les forums, comment réagir ?
Comment ajouter une image dans les forums ?

Les quiz

A quoi servent les quiz ?
Comment valider un quiz ?

Divers

Quelles sont les lectures conseillées ?

Généralités

Quelles sont les dates de début et de fin de la formation ?

La semaine d'introduction au MOOC aussi appelée Semaine 0 se déroule du 8 au 15 septembre.
La formation se déroule ensuite sur 8 semaines, du 15 septembre au 10 novembre.

Quand puis-je accéder aux contenus ?

Les chapitres ouvrent chaque lundi matin à partir de 10h00 (heure française). Les contenus seront disponibles sur France Université Numérique durant toute la durée du MOOC.

Combien d’heures par semaine dois-je prévoir ?

Suivre ce MOOC nécessitera de 3 à 7h par semaine en fonction de votre niveau d'implication.
Vous pouvez simplement vous limiter au visionnage des vidéos et à la réalisation des QCM mais aussi vous investir de manière plus poussée dans le MOOC en participant aux forums, aux activités collaboratives ainsi qu'au mini-projet proposé en cours de MOOC.

Obtient-on un certificat ou un diplôme à la fin du MOOC ?

Le MOOC OSÉ délivre une "attestation de suivi avec succès". Pour l'obtenir, il est nécessaire de répondre à tous les QCM et d'obtenir une note globale supérieure à 70%.

Comment télécharger une vidéo ?

Vous retrouverez les liens de téléchargement des vidéos sous chacune d'entre elles sous cette forme :

Pour lancer le téléchargement, placer votre souris sur le lien de votre choix, faire un clic droit puis choisir l'option "Enregistrer la cible sous" ou "Enregistrer le lien sous" (selon votre navigateur) et choisir le dossier de destination.

Comment télécharger un support de cours ?

Sous chaque vidéo de cours vous trouverez l'icône ainsi qu'un lien direct vous permettant de télécharger le support de cours au format Powerpoint. Il vous suffit de cliquer dessus et le téléchargement se lance automatiquement.

Des groupes sur les réseaux sociaux ont-ils été mis en place dans le cadre de ce MOOC ?

Nous n'avons pas mis en place de groupes, que ce soit sur Facebook ou Google+. Nous préférons nous concentrer sur les espaces de discussion mis en place au sein du MOOC OSÉ sur la plateforme FUN.

Bien entendu vous êtes libres de créer des espaces d'échanges sur les différents réseaux sociaux ou de créer un hashtag sur Twitter. N'hésitez pas à en parler sur les forums du MOOC.

Technique

De quel niveau de programmation en C parle-t-on ?

Écrire un algorithme évolutionnaire complet et performant de A à Z peut se faire en C simple, sans nécessiter d'approche objets du style C++, mais il y a beaucoup de choses à mettre en oeuvre (gestion des populations, sélecteurs, opérateurs génétiques, etc..) qui sont autant de chausse-trapes car comme chacun sait, tout programme de plus de 10 lignes contient un bug... :-) C'est pour cela qu'un certain nombre de librairies évolutionnaires existent (qui ne sont pas toutes exemptes de bugs, pour les raisons évoquées ci-dessus).

À Strasbourg, nous poursuivons le développement de la plateforme EASEA (initiée en 1998 à l'INRIA puis à l'école Polytechnique, puis à l'Université du Littoral) pour permettre aux scientifiques non-informaticiens d'utiliser des algorithmes évolutionnaires pour résoudre leurs problèmes difficiles. À l'aide de cette plateforme, les seules lignes qu'il faut écrire sont :

celles permettant de représenter un individu (variables du génome), ... qui prennent la forme d'une déclaration de type pour un individu,
celles spécifiques au problème à résoudre, à savoir la fonction d'évaluation (aussi appelée fonction de fitness), dont l'objet est de déterminer l'aptitude d'un individu à résoudre le problème posé, et
les lignes des opérateurs génétiques de croisement et mutation, eux aussi spécifiques au problème à résoudre : on ne croisera (ou mutera) pas de manière identique des individus représentant la tournée d'un voyageur de commerce et des individus représentant des fonctions (programmation génétique).

Une fois ces lignes spécifiques au problème écrites (et qui ne nécessitent que des connaissances basiques en C), le compilateur associé à la plate-forme EASEA créera autour de ces lignes un algorithme évolutionnaire complet (et parallèle, voire massivement parallèle si l'ordinateur comporte une carte graphique NVIDIA) sans aucune intervention de l'utilisateur. Pour résumer, avec EASEA, on doit pouvoir s'en sortir avec des connaissances basiques en C (c'est là l'objectif d'EASEA). Il n'y a pas que EASEA dans ce bas monde, bien entendu, mais je pense que c'est l'une des seules librairies réellement dévolues aux non-programmeurs. D'autres librairies très connues sont difficiles d'accès, car elles utilisent des concepts objets poussés comme des foncteurs, etc. certes agréables à utiliser pour l'expert en programmation objet, mais qui sont une vraie barrière pour les néophytes en programmation, qui pourraient souhaiter utiliser l'évolution artificielle sans pour autant avoir besoin de devenir experts en programmation.

Quelle carte NVIDIA utiliser ?

La parallélisation fonctionnera avec n'importe quelle carte NVIDIA, mais les performances dépendront de la carte bien entendu...

Pour connaître la puissance de calcul de la carte et le nombre de coeurs, rdv sur cette page : http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Nvidia_graphics_processing_units

Les valeurs importantes sont les suivantes : Allez sur la ligne "GeForce GTX Titan Black"

En 9è colonne, on voit la taille de la mémoire globale accessible par l'ensemble des coeurs de la carte. Ici : 6,144 Go.
En 11è colonne (core config), on voit : 2880:240:48 Le premier nombre (2880), c'est le nombre de coeurs que EASEA pourra exploiter.
En 18è colonne, c'est la vitesse de transfert en gigaoctets/seconde entre la carte mère et la carte, soit 336Go/s, ce qui veut dire qu'il ne faudra que 0,018 secondes pour transférer 6Go entre la carte mère du PC et la carte graphique (petit exercice à faire chez soi : essayez de transférer 6Go de photos entre une sd-card et votre ordi et regardez le temps que ça prend... :-) )
En 23è et 24è colonne, la puissance de calcul en GigaFlops (Flops = floating operation per second, en français, une opération à virgule flottante par seconde) en simple précision (4 octets) : 5,1 téraflops et double précision (8 octets) 1,7 téraflops. Oui, vous avez bien lu, il s'agit de téraflops (mille milliards d'opérations par secondes). A titre indicatif, en utilisant tous les coeurs d'un CPU Intel de dernière génération, on doit arriver à 250 Gflops (mais cette information est difficile à trouver...)
En 25è colonne, la puissance consommée (avec throttling drivers). Ici, 250W (prévoir une belle alim pour l'ordi et la carte GPU). Si vous voulez mettre plusieurs cartes dans votre ordi (jusqu'à 4 slots sur les machines de jeu), il faudra une alim d'au moins 1000 watts rien que pour les cartes GPU, et une belle ventilation pour extraire les 1000 watts des cartes.
En dernière colonne, le prix en US Dollars (qui par le miracle du passage au dessus de l'atlantique est égal au prix en euros en france...)

Les forums

Comment accéder aux forums ?

L’ensemble des discussions est accessible dans la rubrique Discussion du menu. Cliquez sur l'onglet “Toutes les discussions” à gauche de votre écran, vous accédez alors à la liste des rubriques.

Si vos questions sont d'ordre général ou techniques, rendez vous dans la rubrique Informations générales dans l'introduction au MOOC.

Nous vous proposons également un espace de discussion relatif à chaque partie de cours. Vous y accédez en vous rendant dans la partie "Activité collaborative" de chaque partie.

Comment poser une question ou répondre sur les forums ?

Tout d’abord, pour la bonne organisation du forum, assurez-vous avant de créer un nouveau sujet qu’il n’existe pas déjà. S

’il existe, vous pouvez, par exemple, y répondre en utilisant l'éditeur de texte se trouvant sous la question, ou le mettre en avant en cliquant sur l'icône en haut à droite du message. De même, quand vous créez un nouveau message, si vous partez du menu principal "Discussion" choisissez bien la sous-rubrique correspondant à votre message dans la liste déroulante à gauche. Les membres de l'équipe pédagogique se répartissant le travail selon la nature des questions, le respect de cette organisation leur permettra de gérer vos questions de manière aussi efficace que possible.

Attention ! Le bouton sert à créer un nouveau fil de discussion, ne pas confondre avec l'outil permettant de répondre à un message.

Je souhaite écrire un article sur un thème de ce MOOC (Intelligence artificielle, programmation génétique...) et le partager avec la communauté, quelle est la démarche à suivre ?

Vous pouvez le poster sur votre blog bien sûr, mais aussi poster l’article directement dans les forums du cours. Nous y réagirons dans la mesure de notre temps disponible.

J’ai remarqué un spam ou une remarque déplacée dans les forums, comment réagir ?

Si vous remarquez des commentaires ou des trolls (comportements agressifs ou suscitant la polémique de manière déplacée) sur les forums, ne surtout pas envenimer les choses en répondant. Signalez-le à l’équipe en utilisant le lien situé en bas à droit de chaque message. Nous nous chargerons d'y apporter une réponse appropriée.

Comment ajouter une image dans les forums ?

Dans l'éditeur de votre message, cliquez sur l'icône puis indiquer le lien URL de votre image, cliquez sur OK. Ajoutez une description à votre image entre les deux crochets. Enfin, cliquez sur le bouton "Soumettre".

Les quiz

A quoi servent les quiz ?

Après chaque vidéo, nous vous proposons un certain nombre de questions (type QCM) corrigées automatiquement. Certaines sont de purs rappels de notions présentées dans la vidéo, d'autres nécessiteront une reflexion plus poussée. C'est en répondant à la totalité des Quiz du MOOC avec un résultat supérieur à 70% que vous pourrez obtenir la certification délivrée par France Université Numérique.

Comment valider un quiz ?

Cochez la ou les bonnes réponses. Pour sauvegarder vos réponses au QCM, cliquez sur le bouton "Enregistrer". Cela vous permet de les modifier avant de décider de cliquer sur "Vérification finale" ce qui comptabilise votre tentative.

Attention ! Vous ne disposez que d'une tentative par QCM. Après avoir soumis vos réponses, vous pouvez accéder à la correction en cliquant sur le bouton "Montrer la(les) réponse(s)". Vous y trouverez des explications portant sur les différents choix de réponses.

Chaque question vaut 1 point, qu'il y ait une ou plusieurs bonnes réponses. Lorsque plusieurs réponses sont requises, le point est attribué uniquement si la totalité des bonnes réponses est cochée.

Vous pouvez voir vos résultats tout au long du MOOC dans l'onglet "Progression" du menu en haut de page.

Divers

Quelles sont les lectures conseillées ?

Antoine Cornuejols, Laurent Miclet, Apprentissage Artificiel – Concepts et Algorithmes, Eyrolles (2010)
Shigeyoshi Tsutsui, Pierre Collet, Massively Parallel Evolutionary Computation on GPGPUs, Springer (2013)
Koza, J.R., Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press (1992)
Koza, J.R., Genetic Programming II: Automatic Discovery of Reusable Programs, MIT Press (1994)
Koza, J.R., Bennett, F.H., Andre, D., and Keane, M.A., Genetic Programming III: Darwinian Invention and Problem Solving, Morgan Kaufmann (1999)
Koza, J.R., Keane, M.A., Streeter, M.J., Mydlowec, W., Yu, J., Lanza, G., Genetic Programming IV: Routine Human-Competitive Machine Intelligence, Kluwer Academic Publishers (2003) Poli, R., Langdon, W. B., McPhee, N. F. (2008), A Field Guide to Genetic Programming, freely available via Lulu.com.