(IT 542)
| Nom du Cours | Semestre du Cours | Cours Théoriques | Travaux Dirigés (TD) | Travaux Pratiques (TP) | Crédit du Cours | ECTS | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IT 542 | 2 | 4 | 0 | 0 | 3 | 8 |
| Cours Pré-Requis | |
| Conditions d'Admission au Cours |
| Langue du Cours | Anglais |
| Type de Cours | Obligatoire |
| Niveau du Cours | Master |
| Enseignant(s) du Cours | Gülfem ALPTEKİN gulfem@gmail.com (Email) Pınar ULUER puluer@gsu.edu.tr (Email) |
| Assistant(e)s du Cours | |
| Objectif du Cours | L’objectif de ce cours est d’enseigner aux étudiants les concepts fondamentaux, les types et les applications des algorithmes, ainsi que de développer leurs compétences en conception et en analyse d’algorithmes. Le cours vise à établir un lien entre la théorie des algorithmes et leurs applications pratiques. Les étudiants apprendront quand et dans quel but utiliser les algorithmes, et seront capables d’identifier la famille d’algorithmes appropriée pour résoudre un problème donné. Un autre objectif est de sensibiliser les étudiants aux impacts sociaux des algorithmes ainsi qu’à leurs biais et aux potentielles inégalités qu’ils peuvent engendrer. |
| Contenus |
1. Fondements des algorithmes, leur rôle dans la vie quotidienne, leur histoire, les types d’algorithmes, définition du temps d’exécution, complexité de calcul. 2. Analyse de la complexité des algorithmes, complexité temporelle et mémoire, analyses des cas meilleur, moyen et pire, avec des exemples. 3. Algorithmes de base et mécanismes de prise de décision (algorithmes aléatoires, algorithmes de tri et de recherche, recherche best-first, A*, algorithme minimax). 4. Algorithmes de graphes et de plus courts chemins, arbres couvrants minimaux (algorithmes de parcours, Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall). 5. Algorithmes heuristiques et métaheuristiques (recherche locale, recuit simulé, recherche tabou). 6. Algorithmes évolutionnaires (algorithme génétique, optimisation par essaim de particules, optimisation par colonie de fourmis, algorithme des abeilles). 7. Programmation dynamique, algorithmes gloutons. 8. Examen de mi-session. 9. Algorithmes de planification : théorie de la décision, théorie des jeux, apprentissage par renforcement, prise de décision sous incertitude. 10. Éthique des algorithmes, équité et problèmes ouverts. 11. Projets des étudiants. |
| Acquis d'Apprentissage du Cours |
Les étudiants qui réussissent ce cours acquerront les compétences suivantes : 1. Analyser les principes fondamentaux des algorithmes en termes d’efficacité temporelle et mémoire dans le cadre de l’analyse algorithmique. 2. Développer la capacité de comprendre, d’implémenter et de déterminer quand utiliser une large variété d’algorithmes. 3. Acquérir des connaissances approfondies sur les algorithmes évolutionnaires et apprendre à les appliquer pour résoudre des problèmes du monde réel. 4. Acquérir des connaissances sur les algorithmes actuels et innovants, ainsi que la capacité de les comprendre et d’en discuter de manière éclairée. 5. Acquérir une sensibilisation à l’éthique des algorithmes et aux biais, et développer la capacité de prendre en compte ces aspects lors de la conception et de la mise en œuvre de solutions technologiques. |
| Méthodes d'Enseignement | Enseignement théorique et pratique, cours en classe, séances interactives de questions-réponses et discussions. |
| Ressources |
1. T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, Introduction to Algorithms, 4th edition, The MIT Press; (April 5, 2022). 2. S.M. LaValle, Planning Algorithms, Cambridge University Press; Illustrated edition (May 29, 2006). 3. A. Bhargava, Grokking Algorithms: An illustrated guide for programmers and other curious people, Manning Publications; 1. basım (31 Aralık 2015). |
Intitulés des Sujets Théoriques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|---|
| 1 | Fondements des algorithmes, leur rôle dans la vie quotidienne, leur histoire, les types d’algorithmes, définition du temps d’exécution, complexité de calcul. |
| 2 | Analyse de la complexité des algorithmes, complexité temporelle et mémoire, analyses des cas meilleur, moyen et pire, avec des exemples. |
| 3 | Algorithmes de base et mécanismes de prise de décision (algorithmes aléatoires, algorithmes de tri et de recherche, recherche best-first, A*, algorithme minimax). |
| 4 | Algorithmes de graphes et de plus courts chemins, arbres couvrants minimaux (algorithmes de parcours, Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall). |
| 5 | Algorithmes heuristiques et métaheuristiques (recherche locale, recuit simulé, recherche tabou). |
| 6 | Algorithmes évolutionnaires (algorithme génétique, optimisation par essaim de particules, optimisation par colonie de fourmis, algorithme des abeilles). |
| 7 | Programmation dynamique, algorithmes gloutons. |
| 8 | Examen partiel. |
| 9 | Algorithmes de planification : théorie de la décision, théorie des jeux, apprentissage par renforcement, prise de décision sous incertitude. |
| 10 | Éthique des algorithmes, équité et problèmes ouverts. |
| 11 | Projets des étudiants. |
Intitulés des Sujets Pratiques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|
Contribution à la Note Finale
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Contribution du contrôle continu à la note finale | 1 | 50 |
| Contribution de l'examen final à la note finale | 1 | 50 |
| Toplam | 2 | 100 |
Contrôle Continu
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Devoir | 0 | 0 |
| Présentation | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 1 | 50 |
| Projet | 0 | 0 |
| Travail de laboratoire | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 |
| Quiz | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 |
| Make-up | 0 | 0 |
| Toplam | 1 | 50 |
| No | Objectifs Pédagogiques du Programme | Contribiton | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | X | |||||
| 2 | X | |||||
| 3 | X | |||||
| 4 | X | |||||
| 5 | X | |||||
| 6 | X | |||||
| 7 | X | |||||
| 8 | X | |||||
| 9 | X | |||||
| 10 | X | |||||
| 11 | X | |||||
| Activités | Nombre | Durée | Charge totale de Travail |
|---|---|---|---|
| Durée du cours | 11 | 4 | 44 |
| Préparation pour le cours | 11 | 5 | 55 |
| Devoir | 0 | 0 | 0 |
| Présentation | 0 | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 1 | 45 | 45 |
| Projet | 0 | 0 | 0 |
| Laboratoire | 0 | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 | 0 |
| Examen final (temps de préparation inclu) | 1 | 45 | 45 |
| Quiz | 0 | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 | 0 |
| baclé | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Charge totale de Travail | 189 | ||
| Charge totale de Travail / 25 | 7.56 | ||
| Crédits ECTS | 8 | ||