Structures de données, algorithmique et apprentissage
9 crédits Agnès PLATEAU-ALFANDARI et Stéphane ROVEDAKIS EPN05 - Informatique Unité spécifique de type mixte
Publié Du 01-09-2022 au 31-08-9999
Etre admis.e à la préparation à l'agrégation d'Informatique.
Préparer les agrégatifs à passer dans les conditions les plus favorables les épreuves écrites et orales du concours de l'agrégation d'informatique.
Enseigner les structures de données, l'algorithmique et l'intelligence artificielle dans les lycées, classes préparatoires et premières années de l’enseignement supérieur.
L'unité USSI5N apparaît dans 1 cursus.
Structures de données : types et abstraction, structures de données séquentielles, structures de données hiérarchiques (arbres binaires, tas, union & find), structures de données relationnelles (graphes).
Algorithmique :
Algorithmes probabilistes (Las Vegas et Monte Carlo) et d’approximation (pour les problèmes de décision et d’optimisation)
Algorithmes de séparation et évaluation
Décomposition d’un problème en sous-problèmes : Algorithmes gloutons, diviser pour régner, dichotomie (algorithmes de tri), programmation dynamique.
Algorithmique des textes : algorithmes pour la recherche dans un texte et la compression de textes
Algorithmique de graphes : parcours de graphes, plus courts chemins (Algorithme de Dijkstra et de Floyd-Wharshall), recherche d’un arbre couvrant de poids min, notions de chemins augmentants avec introduction aux problèmes de flots.
Intelligence artificielle : Mesures de similarité pour l’apprentissage machine, données d’entraînement et données de test, choix des descripteurs, enjeux d’éthique (biais d’apprentissage, transparence), concepts d’apprentissage supervisé et non-supervisé, de stratégies et d’heuristiques.