Programme des cours 2017-2018
ATTENTION : version 2016-2017 de l'engagement pédagogique
INFO2050-1  
Programmation avancée
Durée :
25h Th, 20h Pr, 40h Proj.
Nombre de crédits :
Bachelier en sciences informatiques5
Master en science des données, à finalité5
Master en ingénieur civil en informatique, à finalité 5
Master en sciences informatiques, à finalité5
Master en sciences informatiques5
Master en ingénieur de gestion, à finalité5
Nom du professeur :
Pierre Geurts
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
La résolution de problèmes complexes consiste en grande partie en leur décomposition en sous-problèmes standards pour lesquelles existent des algorithmes et des structures de données efficaces et bien étudiés. Ce cours présente une introduction au fonctionnement et à l'emploi des principales structures de données et aux algorithmes associés. Le cours abordera notamment:
  • Outils d'analyse d'algorithmes (correction d'algorithmes, notations asymptotiques, résolution de sommes et de récurrences...)
  • Algorithmes de tris (tri par fusion, tri rapide, tri par tas...)
  • Structures de données élémentaires (piles, files, vecteurs, ensembles, files à priorité, tas, graphes...)
  • Structures de données de type dictionnaire (arbres binaires de recherche, tables de hachage, tries...)
  • Méthodes de résolution de problèmes (force brute, diviser pour régner, algorithmes gloutons, programmation dynamique...)
L'approche se voudra scientifique: nous tenterons de déterminer systématiquement des bornes sur le temps d'exécution et d'exprimer les comportements asymptotiques de nos algorithmes.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
A l'issue du cours, les étudiants maîtriseront les bases de l'algorithmique et auront une bonne connaissance des principales structures de données. Face à un nouveau problème d'implémentation, ils seront capables de faire un choix argumenté sur la structure et sur les algorithmes de manipulation de cette structures les plus appropriés étant donné les contraintes liées au problème. Ils seront également capables de mettre en oeuvre les principaux outils théoriques d'analyse de performance des algorithmes.
Savoirs et compétences prérequis :
Les cours pré-requis sont les suivants:


Le cours co-requis:
 
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
L'apprentissage se fera au travers de cours théoriques hebdomadaires de 2h, par de répétitions (presque) hebdomadaires de 2h également et par le réalisation de projets. Ces projets viseront à mettre en pratique les notions théoriques vues au cours. Ils nécessiteront d'analyser un problème, déterminer le meilleur algorithme pour le résoudre et les structures de données associées, et d'implémenter la solution en langage C. La participation au cours théorique et aux répétitions est facultative mais vivement conseillée. La réalisation des projets est obligatoire.
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
Le cours se donne au 1er quadrimestre en présentiel.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Plusieurs ouvrages de référence seront recommandés aux étudiants, mais non nécessaires. Les transparents utilisés pour le cours, les énoncés et solutions des exercices et autres matériels seront accessibles sur la page web du cours.
Modalités d'évaluation et critères :
Modalités d'examen:
  • 1ère session (janvier): 3 projets (30%), examen écrit (70%).
  • 2ème session: 1 projet de rattrapage si l'étudiant n'a pas réalisé les projets de l'année (10%), examen écrit (90%).
  • La réalisation des projets est requise pour avoir accès à l'examen. Un étudiant ayant réalisé les projets pendant l'année peut conserver sa cote de projet pour la seconde session.
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :
  • Enseignant: Pierre Geurts Tel: 04/366.48.15 e-mail: p.geurts@ulg.ac.be
  • Assistant: Jean-Michel Begon Tel: 04/366.29.72 e-mail: jm.begon@ulg.ac.be
  • Moyens de contact privilégiés: e-mail ou contact personnel après le cours ou sur rendez-vous
Notes en ligne :
Page web du cours
Cette page web contient les transparents du cours, les exercices de répétitions, et tous les détails sur les projets.