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Module 1. Principes fondamentaux de la programmation

1.1. Introduction à la programmation

1.1.1. Structure de base d'un ordinateur
1.1.2. Software
1.1.3. Langages de programmation
1.1.4. Cycle de vie d'une application logicielle

1.2. Conception d'algorithmes

1.2.1. Résolution de problèmes
1.2.2. Techniques descriptives
1.2.3. Éléments et structure d'un algorithme

1.3. Éléments d'un programme

1.3.1. Origine et caractéristiques du langage C++
1.3.2. L'environnement de développement
1.3.3. Concept du programme
1.3.4. Types de données fondamentales
1.3.5. Opérateurs
1.3.6. Expressions
1.3.7. Phrases
1.3.8. Entrée et sortie de données

1.4. Déclarations de contrôle

1.4.1. Phrases
1.4.2. Branches
1.4.3. Boucles

1.5. Abstraction et modularité : fonctions

1.5.1. Conception modulaire
1.5.2. Concept de fonction et d'utilité
1.5.3. Définition d'une fonction
1.5.4. Flux d'exécution dans un appel de fonction
1.5.5. Prototypes d'une fonction
1.5.6. Retour des résultats
1.5.7. Appel d'une fonction : paramètres
1.5.8. Passage de paramètres par référence et par valeur
1.5.9. Portée d'un identifiant

1.6. Structures de données statiques

1.6.1. Tableaux
1.6.2. Matrice. Polyèdres
1.6.3. Recherche et tri
1.6.4. Cordes Fonctions E/S pour les chaînes de caractères
1.6.5. Structures. Jonctions
1.6.6. Nouveaux types de données

1.7. Structures de données dynamiques : pointeurs

1.7.1. Concept. Définition du pointeur
1.7.2. Opérateurs et opérations avec des pointeurs
1.7.3. Tableaux de pointeurs
1.7.4. Pointeurs et Tableaux
1.7.5. Pointeurs vers des chaînes de caractères
1.7.6. Pointeurs vers des structures
1.7.7. Indications multiples
1.7.8. Pointeurs vers les fonctions
1.7.9. Passage de fonctions, de structures et de tableaux comme paramètres de fonction

1.8. Fichiers

1.8.1. Concepts de base
1.8.2. Opérations avec des fichiers
1.8.3. Types de fichiers
1.8.4. Organisation des fichiers
1.8.5. Introduction aux fichiers C++
1.8.6. Traitement des fichiers

1.9. Récursion

1.9.1. Définition de la récursion
1.9.2. Types de récursions
1.9.3. Avantages et inconvénients
1.9.4. Considérations
1.9.5. Conversion récursive-interative
1.9.6. La pile de récursion

1.10. Tests et documentation

1.10.1. Test du programme
1.10.2. Test boîte blanche
1.10.3. Tests en boîte noire
1.10.4. Outils de test
1.10.5. Documentation du logiciel

Module 2. Structure des données

2.1. Introduction à la programmation C++

2.1.1. Classes, constructeurs, méthodes et attributs
2.1.2. Variables
2.1.3. Expressions conditionnelles et boucles
2.1.4. Objets

2.2. Types de données abstraites (ADT)

2.2.1. Types de données
2.2.2. Structures de base et TAD
2.2.3. Vecteurs et arrays

2.3. Structures de données linéaires

2.3.1. Liste TAD : définition
2.3.2. Listes liées et listes doublement liées
2.3.3. Listes ordonnées
2.3.4. Listes C++
2.3.5. Pile TAD
2.3.6. File d'attente TAD
2.3.7. Pile et File d'attente C++

2.4. Structures de données hiérarchique

2.4.1. Arbre TAD
2.4.2. Chemins d'accès
2.4.3. Arbres n-aires
2.4.4. Arbres binaires
2.4.5. Arbres de recherche binaires

2.5. Structures de données hiérarchiques : arbres complexes

2.5.1. Des arbres parfaitement équilibrés ou de hauteur minimale
2.5.2. Arbres à trajets multiples

2.6. Monticules prioritaires et file d'attente prioritaire

2.6.1. Monticules TAD
2.6.2. File d'Attente prioritaire TAD

2.7. Tables hash

2.7.1. TAD Table de hash
2.7.2. Fonctions hash
2.7.3. Fonction de hash dans les tables hash
2.7.4. Redispersion
2.7.5. Tables de hash ouvertes

2.8. Réseaux

2.8.1. Graphique TAD
2.8.2. Types de graphes
2.8.3. Représentation graphique et opérations de base
2.8.4. Conception de graphes

2.9. Algorithmes et concepts avancés sur les graphes

2.9.1. Problèmes de graphes
2.9.2. Algorithmes de parcours
2.9.3. Algorithmes de recherche ou de cheminement
2.9.4. Autres algorithmes

2.10. Autres structures de données

2.10.1. Sets
2.10.2. Matrices parallèles
2.10.3. Tableaux de symboles
2.10.4. Essais

Module 3. Algorithme et complexité

3.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

3.1.1. Récursion
3.1.2. Diviser pour mieux régner
3.1.3. Autres stratégies

3.2. Efficacité et analyse des algorithmes

3.2.1. Mesures d'efficacité
3.2.2. Taille de l'entrée de mesure
3.2.3. Mesure du temps d'exécution
3.2.4. Pire, meilleur et moyen cas
3.2.5. Notation asymptotique
3.2.6. Critères d'analyse mathématique des algorithmes non récursifs
3.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs
3.2.8. Analyse empirique des algorithmes

3.3. Algorithmes de tri

3.3.1. Concept de tri
3.3.2. Triage des bulles
3.3.3. Tri par sélection
3.3.4. Triage par insertion
3.3.5. Ordonnancement par (merge sort)
3.3.6. Ordonnancement par rapide (quicksort)

3.4. Algorithmes avec arbres

3.4.1. Concept d'arbre
3.4.2. Arbres binaires
3.4.3. Allées d'arbres
3.4.4. Représentation des expressions
3.4.5. Arbres binaires ordonnés
3.4.6. Arbres binaires équilibrés

3.5. Algorithmes avec heaps

3.5.1. Les heaps
3.5.2. L'algorithme heap sort
3.5.3. Files d'attente prioritaires

3.6. Algorithmes graphiques

3.6.1. Représentation
3.6.2. Voyage en largeur
3.6.3. Profondeur de déplacement
3.6.4. Disposition topologique

3.7. Algorithmes greedy

3.7.1. La stratégie greedy
3.7.2. Éléments de la stratégie greedy
3.7.3. Change de devises
3.7.4. Le problème du voyageur
3.7.5. Problème de sac à dos

3.8. Recherche de chemins minimaux

3.8.1. Le problème du chemin minimal
3.8.2. Arcs et cycles négatifs
3.8.3. Algorithme de Dijkstra

3.9. Algorithmes greedy sur les graphes

3.9.1. L'arbre à chevauchement minimal
3.9.2. L'algorithme de Prim
3.9.3. L'algorithme de Kruskal
3.9.4. Analyse de la complexité

3.10. Backtracking

3.10.1. Le backtracking
3.10.2. Techniques alternatives

Module 4. Conception d'algorithmes avancés

4.1. Analyse des algorithmes récursifs et des algorithmes " diviser pour régner "

4.1.1. Poser et résoudre des équations de récursion homogènes et non-homogènes
4.1.2. Aperçu de la stratégie "diviser pour régner"

4.2. Analyse amortie

4.2.1. Analyse des agrégats
4.2.2. La méthode de comptabilisation
4.2.3. La méthode du potentiel

4.3. Programmation dynamique et algorithmes pour les problèmes NP

4.3.1. Caractéristiques de la programmation dynamique
4.3.2. Retour en arrière : backtracking
4.3.3. Branchements et élagage

4.4. Optimisation combinatoire

4.4.1. Représentation du problème
4.4.2. Optimisation 1D

4.5. Algorithmes de randomisation

4.5.1. Exemples d'algorithmes de randomisation
4.5.2. Le théorème de Buffon
4.5.3. Algorithme de Monte Carlo
4.5.4. Algorithme de Las Vegas

4.6. Recherche locale et recherche de candidats

4.6.1. Montée en Gradient
4.6.2. Hill Climbing
4.6.3. Simulated Annealing
4.6.4. Tabu Search
4.6.5. Recherche de candidats

4.7. Vérification formelle des programmes

4.7.1. Spécification d'abstractions fonctionnelles
4.7.2. Le langage de la logique du premier ordre
4.7.3. Le système formel de Hoare

4.8. Vérification itérative des programmes

4.8.1. Règles du système formel de Hoare
4.8.2. Concept d'invariant d'itération

4.9. Méthodes numériques

4.9.1. La méthode de bissection
4.9.2. Méthode de Newton-Raphson
4.9.3. La méthode sécante

4.10. Algorithmes parallèles

4.10.1. Opérations binaires parallèles
4.10.2. Opérations parallèles avec les réseaux
4.10.3. Le parallélisme dans diviser pour mieux régner
4.10.4. Le parallélisme dans la programmation dynamique

Module 5. Programmation avancée

5.1. Introduction à la programmation orientée objet

5.1.1. Introduction à la programmation orientée objet
5.1.2. Conception de la classe
5.1.3. Introduction à UML pour la modélisation des problèmes

5.2. Relations entre les classes

5.2.1. Abstraction et héritage
5.2.2. Concepts d'héritage avancés
5.2.3. Polymorphisme
5.2.4. Composition et agrégation

5.3. Introduction aux patrons de conception pour les problèmes orientés objet

5.3.1. Que sont les modèles de conception ?
5.3.2. Modèle factory
5.3.3. Modèle singleton
5.3.4. Modèle observer
5.3.5. Modèle composite

5.4. Exceptions

5.4.1. Quelles sont les exceptions ?
5.4.2. Capture et traitement des exceptions
5.4.3. Lancer d'exceptions
5.4.4. Création d'exceptions

5.5. Interfaces utilisateur

5.5.1. Introduction à Qt
5.5.2. Positionnement
5.5.3. Que sont les événements ?
5.5.4. Événements : définition et saisie
5.5.5. Développement d'interfaces utilisateurs

5.6. Introduction à la programmation concurrente

5.6.1. Introduction à la programmation concurrente
5.6.2. Le concept de processus et de fil conducteur
5.6.3. Interaction entre processus ou threads
5.6.4. Threads en C++
5.6.5. Avantages et inconvénients de la programmation concurrente

5.7. Gestion et synchronisation des threads

5.7.1. Cycle de vie du fil
5.7.2. La classe Thread
5.7.3. Programmation du fil
5.7.4. Groupes de fils
5.7.5. Fils de type daemon
5.7.6. Synchronisation
5.7.7. Mécanismes de verrouillage
5.7.8. Mécanismes de communication
5.7.9. Moniteurs

5.8. Problèmes courants de la programmation concurrente

5.8.1. Le problème du producteur-consommateur
5.8.2. Le problème des lecteurs et des écrivains
5.8.3. Le problème du dîner des philosophes

5.9. Documentation et test des logiciels

5.9.1. Pourquoi est-il important de documenter les logiciels ?
5.9.2. Documentation sur la conception
5.9.3. Utilisation des outils de documentation

5.10. Tests de logiciels

5.10.1. Introduction aux tests logiciels
5.10.2. Types de tests
5.10.3. Tests unitaires
5.10.4. Test d'intégration
5.10.5. Test de validation
5.10.6. Test du système

Module 6. Informatique théorique

6.1. Concepts mathématiques utilisés

6.1.1. Introduction à la logique propositionnelle
6.1.2. Théorie des relations
6.1.3. Ensembles numérables et non numérables

6.2. Langages formels et grammaires et introduction aux machines de Turing

6.2.1. Langages formels et grammaires
6.2.2. Problème de décision
6.2.3. La machine de Turing

6.3. Extensions pour les machines de Turing, les machines de Turing contraintes et les ordinateurs

6.3.1. Techniques de programmation pour les machines de Turing
6.3.2. Extensions pour les machines de Turing
6.3.3. Machines de Turing à contraintes
6.3.4. Machines de Turing et ordinateurs

6.4. L'indécidabilité

6.4.1. Langage non récursif énumérable
6.4.2. Un problème indécidable récursivement énumérable

6.5. Autres problèmes indécidables

6.5.1. Problèmes indécidables pour les machines de Turing
6.5.2. Problème de post-correspondance (PCP)

6.6. Problèmes insolubles

6.6.1. Les classes P et NP
6.6.2. Un problème NP complet
6.6.3. Problème de satisfiabilité sous contrainte
6.6.4. Autres problèmes NP complets

6.7. Problèmes co-NP et PSPACE

6.7.1. Langages complémentaires à NP
6.7.2. Problèmes solubles dans un espace polynomial
6.7.3. Problèmes PSPACE complets

6.8. Classes de langages basés sur la randomisation

6.8.1. Modèle de MT avec randomisation
6.8.2. Les classes RP et ZPP
6.8.3. Test de primalité
6.8.4. Complexité du test de primalité

6.9. Autres classes et grammaires

6.9.1. Automates finis probabilistes
6.9.2. Automates cellulaires
6.9.3. Cellules de McCulloch et Pitts
6.9.4. Grammaires de Lindenmayer

6.10. Systèmes informatiques avancés

6.10.1. Informatique membranaire : systèmes P
6.10.2. Calcul de l'ADN
6.10.3. L'informatique quantique

Module 7. Théorie des automates et langages formels

7.1. Introduction à la théorie des automates

7.1.1. Pourquoi étudier la théorie des automates ?
7.1.2. Introduction aux démonstrations formelles
7.1.3. Autres formes de démonstration
7.1.4. Induction mathématique
7.1.5. Alphabets, chaînes et langages

7.2. Automates finis déterministes

7.2.1. Introduction aux automates finis
7.2.2. Automates finis déterministes

7.3. Automates finis non déterministes

7.3.1. Automates finis non déterministes
7.3.2. Équivalence entre AFD et AFN
7.3.3. Automates finis avec transitions ε

7.4. Langages et expressions régulières (I)

7.4.1. Langages et expressions régulières
7.4.2. Automates finis et expressions régulières

7.5. Langages et expressions régulières (II)

7.5.1. Conversion d'expressions régulières en automates
7.5.2. Applications des expressions régulières
7.5.3. Algèbre des expressions régulières

7.6. Lemme de pompage et fermeture des langages réguliers

7.6.1. Lemme de pompage
7.6.2. Propriétés de fermeture des langages réguliers

7.7. Équivalence et minimisation des automates

7.7.1. Équivalence des AF
7.7.2. Minimisation des AF

7.8. Grammaires indépendantes du contexte (GIC)

7.8.1. Grammaires indépendantes du contexte
7.8.2. Arbres de dérivation
7.8.3. Applications des GIC
7.8.4. Ambiguïté dans les grammaires et les langages

7.9. Automates à pile et GIC

7.9.1. Définition des automates à pile
7.9.2. Langages acceptés par un automate à pile
7.9.3. Équivalence entre automates à pile et GIC
7.9.4. Automate à pile déterministe

7.10. Formes normales, lemme de pompage des GIC et propriétés des LIC

7.10.1. Formes normales des GIC
7.10.2. Lemme de pompage
7.10.3. Propriétés de fermeture des langages
7.10.4. Propriétés de décision des LIC

Module 8. Processeurs de langages

8.1. Introduction au processus de compilation

8.1.1. Compilation et interprétation
8.1.2. Environnement d'exécution d'un compilateur
8.1.3. Processus d'analyse
8.1.4. Processus de synthèse

8.2. Analyseur lexical

8.2.1. Qu'est-ce qu'un analyseur lexical ?
8.2.2. Mise en œuvre de l'analyseur lexical
8.2.3. Actions sémantiques
8.2.4. Récupération des erreurs
8.2.5. Questions de mise en œuvre

8.3. Analyse syntaxique

8.3.1. Qu'est-ce qu'un analyseur syntaxique ?
8.3.2. Concepts préliminaires
8.3.3. Analyseurs descendants
8.3.4. Analyseurs ascendants

8.4. Analyse syntaxique descendante et analyse syntaxique ascendante

8.4.1. Analyseur LL (1)
8.4.2. Analyseur LR (0)
8.4.3. Exemple d'analyseur

8.5. Analyse syntaxique ascendante avancée

8.5.1. Analyseur SLR
8.5.2. Analyseur LR (1)
8.5.3. Analyseur LR (k)
8.5.4. Analyseur LALR

8.6. Analyse sémantique (I)

8.6.1. Traduction guidée par la syntaxe
8.6.2. Table des symboles

8.7. Analyse sémantique (II)

8.7.1. Vérification des types
8.7.2. Le sous-système de types
8.7.3. Équivalence des types et conversions

8.8. Génération de code et environnement d'exécution

8.8.1. Aspects de conception
8.8.2. Environnement d'exécution
8.8.3. Organisation de la mémoire
8.8.4. Allocation de mémoire

8.9. Génération de code intermédiaire

8.9.1. Traduction guidée par la syntaxe
8.9.2. Représentations intermédiaires
8.9.3. Exemples de traductions

8.10. Optimisation du code

8.10.1. Allocation des registres
8.10.2. Suppression des allocations mortes
8.10.3. Exécution au moment de la compilation
8.10.4. Réorganisation des expressions
8.10.5. Optimisation des boucles

Module 9. Informatique graphique et visualisation

9.1. Théorie des couleurs

9.1.1. Propriétés de la lumière
9.1.2. Modèles de couleur
9.1.3. La norme CIE
9.1.4. Le profilage

9.2. Primitives de sortie

9.2.1. Le pilote vidéo
9.2.2. Algorithmes de dessin de lignes
9.2.3. Algorithmes de dessin de cercles
9.2.4. Algorithmes de remplissage

9.3. Transformations 2D, découpage 2D et systèmes de coordonnées

9.3.1. Transformations géométriques de base
9.3.2. Coordonnées homogènes
9.3.3. Transformation inverse
9.3.4. Composition des transformations
9.3.5. Autres transformations
9.3.6. Changement de coordonnées
9.3.7. Systèmes de coordonnées 2D
9.3.8. Changement de coordonnées
9.3.9. Normalisation
9.3.10. Algorithmes de découpage

9.4. Transformations 3D

9.4.1. Transposition
9.4.2. Rotation
9.4.3. Mise à l'échelle
9.4.4. Réflexion
9.4.5. Cisaillement

9.5. Affichage et modification des coordonnées 3D

9.5.1. Systèmes de coordonnées 3D
9.5.2. Visualisation
9.5.3. Changement de coordonnées
9.5.4. Projection et normalisation

9.6. Projection 3D et recadrage

9.6.1. Projection orthogonale
9.6.2. Projection parallèle oblique
9.6.3. Projection en perspective
9.6.4. Algorithmes de découpage 3D

9.7. Suppression des surfaces cachées

9.7.1. Back-face removal
9.7.2. Z- buffer
9.7.3. Algorithme du peintre
9.7.4. Algorithme de Warnock
9.7.5. Détection des lignes cachées

9.8. Interpolation et courbes paramétriques

9.8.1. Interpolation et approximation polynomiale
9.8.2. Représentation paramétrique
9.8.3. Polynôme de Lagrange
9.8.4. Splines cubiques naturelles
9.8.5. Fonctions de base
9.8.6. Représentation matricielle

9.9. Courbes de Bézier

9.9.1. Construction algébrique
9.9.2. Forme matricielle
9.9.3. Composition
9.9.4. Construction géométrique
9.9.5. Algorithme de dessin

9.10. B-splines

9.10.1. Le problème du contrôle local
9.10.2 B-splines cubiques uniformes
9.10.3. Fonctions de base et points de contrôle
9.10.4. Dérive à l'origine et multiplicité
9.10.5. Représentation matricielle
9.10.6. B-splines non uniformes

Module 10. Informatique bio-inspirée

10.1. Introduction à l'Informatique bio-inspirée

10.1.1. Introduction à l'Informatique bio-inspirée

10.2. Algorithmes d'adaptation sociale

10.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées
10.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis
10.2.3. Informatique en nuage de particules

10.3. Algorithmes génétiques

10.3.1. Structure générale
10.3.2. Implantations des principaux opérateurs

10.4. Stratégies d'exploration et exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques

10.4.1. Algorithme CHC
10.4.2. Problèmes multimodaux

10.5. Modèles de Calcul évolutif (I)

10.5.1. Stratégies évolutives
10.5.2. Programmation évolutive
10.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle

10.6. Modèles de Calcul Évolutif (II)

10.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA)
10.6.2. Programmation génétique

10.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

10.7.1. Apprentissage basé sur des règles
10.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances

10.8. Problèmes multi-objectifs

10.8.1. Concept de dominance
10.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs

10.9. Réseaux neuronaux (I)

10.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux
10.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux

10.10. Réseaux neuronaux (II)

10.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale
10.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie
10.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle 

Vous développerez des compétences en analyse formelle et sémantique des programmes, améliorant ainsi considérablement l'efficacité des logiciels’’