ISC / LEARN

À partir des bases acquises dans le cours Programmation impérative, de nouvelles compétences en programmation orientée-objets sont développées et vous serez capables de construire de nouvelles abstractions encapsulant données et méthodes. Notamment nous développerons les 4 concepts clé suivants :

1. Abstraction
2. Encapsulation
3. Héritage
4. Polymorphisme

De plus, des structures de données plus complexes (List, Set, Map) seront également introduites tout comme des notions de typages plus avancées, notamment à l’aide de la généricité. La mise en pratique sera efectuée par le biais de laboratoires appliqués ainsi que sur un projet plus conséquent de jeu vidéo réalisé en groupe.

Les objectifs de ce cours sont d’expliquer et appliquer les principes de la cryptographie et de la sécurité des réseaux par l’acquisition de compétences dans la cryptographie pratique et théorique.

Le machine learning (apprentissage automatique) permet de construire, à partir de données, des modèles capables de prédire, classer ou détecter des structures sans être explicitement programmés pour la tâche.

Ce cours vise à donner aux futur·e·s ingénieur·e·s en informatique une compréhension à la fois théorique et pratique des méthodes fondamentales du domaine, depuis l'optimisation et les modèles linéaires jusqu'aux méthodes d'ensemble et aux réseaux de neurones. La première moitié du semestre couvre les fondements mathématiques, les méthodes de base (régression linéaire, régression logistique, KNN, SVM) ainsi que les bonnes pratiques, tandis que la deuxième partie couvrira les modèles à base d'arbres et fournira un introduction aux réseaux de neurones.

Ce cours fournit une introduction à la modélisation mathématique de problèmes computationnels. Il couvre les algorithmes les plus courants, les différentes catégories d’algorithmes ainsi que les structures de données nécessaires à résoudre ces problèmes. 

S’appuyant notamment sur le contenu de 100.5 - Maths discrètes, ce cours met l’accent sur la relation algorithme / programmation et introduit des techniques d’analyse de performance de ces problèmes.

Les systèmes d'exploitation offrent une couche d'abstraction uniforme au-dessus du matériel afin d'en simplifier l'usage. Ils proposent une interface permettant de contrôler l'allocation des processeurs et de la mémoire, de gérer les interactions avec les périphériques et d'orchestrer le fonctionnement des applications. Ils forment ainsi une partie essentielle de tout système informatique, et leur compréhension est indispensable pour concevoir des logiciels performants et fiables.

Ce module, constitué d'un cours unique, présente les concepts fondamentaux des systèmes d'exploitation au travers d'une approche pratique. Les sujets abordés comprennent la programmation système, l'organisation de la mémoire vive et de la mémoire de stockage, la gestion des processus ainsi que la programmation concurrente. Il prolonge les bases posées dans le module 102 Architecture matérielle et complète le module 201 Fondations des systèmes logiciels en abordant la couche système sur laquelle s'exécutent les logiciels.

À la fin du module, l'étudiant·e sera capable de décrire les principes clefs des systèmes d'exploitation modernes et d'utiliser leurs interfaces pour exploiter les ressources d'un système informatique. Il ou elle sera en outre sensibilisé·e aux défis que soulèvent les accès directs à la mémoire dans les applications de haute performance et/ou concurrentes.

Les modèles issus de la physique ont souvent servi d’inspiration pour le développement de modèles dans une variété de disciplines (recherche opérationnelle,mathématiques financières, théorie de l’information, contrôle. . . ). Ainsi lesméthodes mathématiques et numériques sous-jacentes à ces modèles ont percolé d’une discipline à une autre, diversifiant leurs champs d’application.

Dans ce cours, les étudiant·e·s se familiariseront avec quelques approches utilisées en physique pour modéliser le réel, les méthodes mathématiques analytiques et numériques sur lesquelles elles reposent et les applications de ces méthodes dans d’autres disciplines.