2025-2026
| Code | Titulaire(s) | Langue(s) d'enseignement | Langue(s) d'évaluation | Théorie | Pratique | Période(s) | Année académique |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| T-TCHI-281 |
| français | français | 36 | 0 | Q2 | 2025-2026 |
Connaissances
- Expliquer les principes de fonctionnement des techniques d'analyses présentées;
- Donner les principes d'analyses permettant d'évaluer la qualité des données expérimentales.
Aptitudes
- Critiquer les résultats d'analyses obtenus et les synthétiser de manière pertinente par rapport à la situation traitée.
1. Erreurs et Incertitudes : présentation correcte des résultats et validation d'un modèle prédictif.
2. Instrumentation : réfractométrie, polarimétrie, conductimétrie, spectrophotométrie UV-Vis et IR (introduction), potentiométrie.
3. Exercices
Type de support
Diapositives
Références
Notes de cours déposées sur la plateforme Moodle
Les usages de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur sont référencés et détaillés au sein d'une charte institutionnelle. Consultez le site https://ia.condorcet.be pour plus d'informations.