1. Introduction et concepts de base   

• Apprentissage naturel et apprentissage automatique    
• Concepts de base :   Notions clés   
• Apprentissage par induction   
• Notion d’espace d’hypothèses   
• Exploration de l’espace d’hypothèses 

2. Méthodes d’évaluation   

• Notion de risque empirique   
• Estimation du risque   
• Méthodes d’évaluation : Hold out, validation croisée, Bootstrap  

3. Types d’apprentissage   

• Apprentissage supervisé   
• Apprentissage non supervisé   
• Apprentissage par renforcement    
• Détection des nouveautés   
• Apprentissage Online 

4.  Méthodes d’apprentissage   

• Méthodes d’évolution simulée   
• Méthodes des réseaux connexionnistes     
• Méthodes de séparation linéaire    
• Modèles de Markov cachés