Description

Algorithmes classiques

• Algorithmes sur les listes, arbres binaires, arbres binaires de recherche et graphes (notamment parcours en profondeur et en largeur)

Algorithmes avancés

• Programmation dynamique


• Algorithmes randomisés


• Recherche textuelle


• Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage

Complexité et calculabilité

• Complexité et classes de problèmes


• Calculabilité, décidabilité et machines de Turing

Alignement sur le projet de programme NSI

• Algorithmique (terminale)

Finalité

La connaissance des limites théoriques à ce que peut calculer une machine automatique - théorie des fonctions calculables et machines de Turing - donne à l'enseignant le surplomb nécessaire pour comprendre que tous les problèmes ne sont pas décidables. Une étude d'algorithmes avancés dont un ou des algorithmes d'apprentissage permet à l'enseignant de mettre en perspective les enjeux actuels de l'intelligence artificielle.

Public

Les connaissances et savoir-faire des blocs 1, 2 et 3 sont pré-requis pour suivre ce bloc.