Advanced Algorithmics and Artificial Intelligence

Informations

Langue d'enseignement : Anglais
Crédits ECTS: 6

Programme

  • Heures d'enseignement dispensées à l'étudiant : 47 heures
  • Temps de travail personnel : 110 heures

Objectifs et compétences

Objectifs :
This course gives the student the knowledge about standard data structures and algorithms on trees and graphs. It presents advanced data structures (heaps, self-balanced binary trees…) and complexity analysis of recursive algorithms. Graph algorithms (traversal, topological sort, shortest paths, flows…) are also detailed.

Furthermore notions of calculability and an introduction to the theory of Complexity (polynomial reductions, P and NP classes) are studied.

Compétences :
  • Maitriser l'expression écrite et orale en anglais

  • Maîtriser l'expression orale et écrite de la langue anglaise et ses techniques d'expression
  • Comprendre et mettre en oeuvre l'intérêt et les principes de la démarche de recherche fondamentale et/ou appliquée
  • Construire et développer une argumentation.

  • Connaître et mettre en application les principaux modèles mathématiques intervenant dans les différentes disciplines connexes du domaine Sciences et Technologies mais aussi des autres domaines
  • Maîtriser les bases de la logique et organiser un raisonnement mathématique.
  • Construire et rédiger une démonstration mathématique synthétique et rigoureuse.
  • Être capable de traduire un problème simple en langage mathématique.
  • Analyser un document scientifique ou technique (y compris du code), en français ou en anglais, en vue de son utilisation dans un contexte informatique
  • Identifier les limites de l'informatique en termes de calculabilité et de complexité
  • Modéliser une situation concrète en un énoncé formel au moyen d'outils (e.g., automates, langages, grammaires, graphes)
  • Concevoir des algorithmes avancés dans son domaine de spécialisation, et savoir les programmer
  • Comprendre et traduire sous forme algorithmique la spécification mathématique d'une méthode de son domaine de spécialisation
  • Comprendre une preuve de correction d'algorithme (e.g., variants/invariants, induction, convergence)
  • Ecrire une preuve de correction d'algorithme

Organisation pédagogique

le mode de fonctionnement de l'UE est présenté au début des enseignements

Contrôle des connaissances

Contrôle continu (1/3) + Examen 3h (2/3)

Session 2:

CC: report session 1 + Exam 3h (2/3)

Lectures recommandées

l'ensemble des références bibliographiques est communiqué au début des enseignements

Responsable de l'unité d'enseignement

Fabien Baldacci

Enseignants

la composition de l'ensemble de l'équipe pédagogique est communiquée au début des enseignements