Baccalauréat en informatique

Structure du programme

Introduction à l'internet et au Web. Langage de balisage et validation. Standards, accessibilité. Feuilles de styles pour texte et graphique. Design web. Optimisation des sites. Formulaires et interactivité. Introduction aux gestionnaires de contenu.

Éléments de base d'un langage de programmation : types, expressions, énoncés conditionnels et itératifs, procédures, fonctions, paramètres, récursivité, tableaux, enregistrements, pointeurs et fichiers.

Concepts avancés : classes, objets, héritage, interfaces, réutilisation, événements. Introduction aux structures de données et algorithmes : listes, arbres binaires, fichiers, recherche et tri. Notions d'analyse numérique : précision.

Types abstraits pour les structures de données, arbres, dictionnaires, files avec priorités, graphes, méthodes externes.

Historique. Concepts et implantation des entités de base. Mécanismes d'exécution : pile, tas, passage de paramètres. Langage de bas niveau (C). Programmation structurée, fonctionnelle et logique. Langages spécialisés.

Historique. Composantes d'un ordinateur. Codage des données et des instructions. Langages machine et de haut niveau. Concepts et utilisation d'un système d'exploitation. Introduction à l'Internet. Conséquences sociales de l'informatique.

Jeu d'instructions : RISC vs CISC. Modes d'adressage. Exceptions. Dispositifs d'entrée/sortie, bus, interruptions. Contrôle câblé et microprogrammé. Accélération du traitement : pipelines et parallélisme. Évolution des technologies.

Fonctions principales. Gestion du parallélisme. Synchronisation. Interblocage. Ordonnancement. Gestion de la mémoire et des entrées/sorties. Fichiers. Protection et systèmes distribués.

Introduction au génie logiciel. Cycles de développement. Analyse, modélisation et spécification. Conception. Développement orienté objet. Mise au point. Outils et environnements de développement.

Éléments de logique propositionnelle. Ensembles. Suites et fonctions. Algorithmes. Matrices booléennes. Raisonnement mathématique. Induction. Combinatoire. Relations de récurrence. Graphes, Arbres.

Programmation linéaire. Simplexe. Dualité. Programmation en nombres entiers. Problèmes de réseaux. Méthodes PERT/CPM. Plus court chemin. Programmation dynamique déterministe et probabiliste. Modèles stochastiques.

Automates finis et expressions régulières. Grammaires hors-contexte et automates à piles. Calculabilité et décidabilité. Classes de complexité.

Conception et analyse d'algorithmes. Notation asymptotique, résolution de récurrences. Algorithmes voraces, diviser-pour-régner, programmation dynamique, parcours de graphes, retour-arrière, algorithmes probabilistes.

Suites, séries. Fonctions de plusieurs variables, continuité, dérivées partielles, différentielles, plan tangent, dérivation en chaîne. Gradient, surfaces de niveau, extremums. Intégrales multiples, changement de variables, jacobien.

Systèmes d'équations linéaires, élimination de Gauss, inverse matricielle. Espace vectoriel, indépendance linéaire, transformations linéaires, changement de base. Produit scalaire. Déterminants. Diagonalisation. Exemples d'applications.

Probabilités, indépendance. Variables aléatoires. Espérance. Lois de probabilité. Vecteurs aléatoires. Loi des grands nombres, théorème limite central. Intervalles de confiance. Régression linéaire. Test du khi-deux. Remarques: Cours pour informaticiens.

Communiquer dans des domaines d'intérêt personnel. Compréhension de discussions sur des sujets divers. Rédactions. Lecture d'un livre court et/ou de courts textes. Approfondissement de la connaissance des pays anglophones. Remarques: 1re partie du niveau B1. Approches pédagogiques mixtes axées sur la communication. Remarque : Ce cours ne peut pas être reconnu comme cours au choix dans les programmes suivants : 113510, 113520, 113540, 118510, 118520.

Saisir le sens de textes sur des sujets en sciences. Analyse de phénomènes lexicaux et de particularités grammaticales et stylistiques réservées au style scientifique. Lecture personnelle. Enrichissement du vocabulaire. Remarques: Approche analytique.

Rédiger des textes courants. Enrichissement du vocabulaire et de la grammaire propre au style écrit. Apprentissage de stratégies de planification d'écriture. Remarques: Approche analytique.

Ce cours permet d'acquérir un excellent degré d'aisance en langue anglaise pour exprimer par écrit, dans un cadre structuré (article, rapport, etc.), ses recherches et ses conclusions. Les textes obtenus sont publiables. Remarque : Cours en ligne. Niveau B2-C1

Ce cours spécialisé permet d'acquérir un excellent degré d'aisance en langue anglaise pour s’exprimer par écrit, dans un cadre structuré en sciences naturelles et formelles et en sciences de la santé. Remarque : Cours en ligne. Niveau B2-C1.

Ce cours permet d'acquérir un excellent degré d'aisance en langue anglaise pour exprimer oralement devant un public compétent ses idées, avis et opinions lors d'échanges formels, comme des conférences ou des colloques. Remarque : Cours en ligne. Niveau B1-B2

Caractéristiques de la vie. Conditions physico-chimiques. Structure et propriétés des glucides, lipides, acides aminés, protéines, nucléotides, vitamines. Des molécules organiques aux premières cellules. Évolution.

Métabolisme des nucléotides. Structure de l'ADN, de l'ARN, de la chromatine et des chromosomes. Réplication, dégradation, mutation, réparation et recombinaison de l'ADN. Code génétique. Mécanismes de l'hérédité. Maladies génétiques.

Loi de Mendel et mécanismes de l'hérédité. Linkage génétique et recombinaison. Probabilités et génétique. Éléments de cytogénétique. Mutations. Applications en biotechnologie et impact social.

Théories et enjeux relatifs à la communication dans les processus et contextes de la mondialisation tels que le néoimpérialisme, l'hégémonie, la revendication et la contestation. Informations, cultures et médias transnationaux et locaux.

Notions de droit, de règle de droit. Sources de la règle de droit. Pouvoirs législatif, exécutif et judiciaire : composition et compétence. Éléments fondamentaux de droit civil et de common law.

Présentation des outils de base de l'analyse économique : coût d'opportunité, offre, demande et prix; choix des consommateurs; choix de production des firmes; marchés concurrentiels; monopole; efficacité; commerce international. Remarques: Cours aussi offert en ligne

Interdépendance des marchés et comptabilité nationale et financière. Marchés monétaires et théories de l'inflation. Marché du travail et types de chômage. Modèles de long et de court termes. Modèle IS-LM; fluctuations économiques. Remarques: Cours aussi offert en ligne

Monnaie et régimes monétaires. Les marchés financiers et la réglementation. Instruments financiers. Opérations bancaires. Gestion monétaire. Marchés des changes. Marchés boursiers.

Les données cartographiques, les données spatiales numériques, les méthodes d'acquisition de données cartographiques, les projections cartographiques, échelle et contenu d'une carte, la sémiologie graphique, les cartes topographiques et thématiques. Remarques: Laboratoires avec logiciels de cartographie par ordinateur.

Initiation à la télédétection et aux applications d'images optiques et radar en géographie. Méthodes de suivi environnemental par télédétection. Remarques: Laboratoires de photo-interprétation et d'analyse d'images assistées par ordinateur.

Disponible en cliquant sur les programmes de certificat à l'adresse zonecours.hec.ca

L'objectif général de ce cours est de permettre à l'étudiant d'acquérir des connaissances générales sur la préparation, la présentation et l'analyse des états financiers. Pour plus d'information : zonecours.hec.ca - no répertoire 3090006.

Approche interdisciplinaire de résolution d'un enjeu de société. Mise en application de compétences transversales (résolution de problèmes complexes, gestion de projet, communication, etc.) Thématiques varient annuellement.

Analyse des interactions entre la littérature (institution, production, textualité), les médias et les technologies (hypertexte, film, vidéo).

Notions de base de lexicologie, sémantique et morphologie. Thèmes abordés : unité lexicale, signes et règles morphologiques, structure du lexique, relations lexicales, analyse sémantique, phénomènes lexico-pragmatiques, approches lexicographiques.

Ce cours vise à donner une formation linguistique de base. Remarques: (La section Z est réservée aux étudiants de l'École d'orthophonie et d'audiologie.) Remarque : Ce cours ne peut pas être reconnu comme cours au choix dans les programmes suivants : 114710, 118010, 118020, 118240.

Étude de plusieurs sujets dans des domaines où les mathématiques jouent un rôle essentiel pour la technologie : informatique, cryptographie, transports, biotechnologie, pharmacie, traitement d'images, reconnaissances de formes, etc.

Les mathématiques dans l'Antiquité. Les mathématiques en Chine, en Inde et chez les Arabes. Les mathématiques en Europe de 500 à 1600. La géométrie analytique. Le calcul infinitésimal. Le développement de l'analyse. Les mathématiques du XXe siècle.

Introduction aux méthodes d'étude des bactéries, des levures et des virus. Morphologie, physiologie, génétique. Introduction à l'immunologie; antigènes, anticorps, applications. Remarques: Travaux pratiques en relation avec les sujets théoriques.

La science comme entreprise rationnelle : spécificité de l'explication scientifique. Notions d'hypothèse, de loi, de théorie. Le développement de la science : modèles continuistes et discontinuistes.

Introduction à la métalogique propositionnelle : complétude et décidabilité de la logique propositionnelle classique. Introduction à des variantes et alternatives logiques intuitionniste, multivalente, modale, floue, etc.

Concepts fondamentaux de la mécanique. Lois de conservation. Rotation autour d'un axe. Forces centrales. Problème de Kepler. Diffusion et section efficace. Gravitation.

Principales problématiques : perspective historique et théories contemporaines. Processus perceptifs de la perception de l'environnement (espace, forme, mouvement) : analyse phénoménale et étude comparative des diverses approches et interprétations.

Étude des processus attentionnels et mnésiques de l'être humain. Aperçu des principaux résultats et des principales théories concernant l'acquisition, la rétention et la récupération des connaissances et des souvenirs.

Les communications administratives à l’ère numérique. Particularités et difficultés lexicales et stylistiques. Documents administratifs : correspondance, ordre du jour, procès-verbal, c.v. Le rapport : cueillette, analyse, structuration des informations, rédaction.

Champ d'études: relations du travail, gestion des ressources humaines et politiques publiques du travail. Constitution et évolution des relations industrielles sur le plan théorique. Les acteurs: rôles, objectifs, structures et activités.

Concept et langages des interfaces. Programmation par événements. Modèle de l'usager. Design et programmation d'interfaces graphiques. Impact sur les multimédia, la collaboration et la communication.

Architecture. Modèles d'organisation. Définition, création, mise à jour et consultation. Exploitation.

Ingénierie des besoins. Méthodes de spécification formelle. Principes, méthodes et notations de conception. Description et styles d'architectures logicielles. Composantes logicielles, patrons de conception et cadres d'application.

Définition et promotion de la qualité. Assurance qualité. Plan de qualité. Amélioration et contrôle de qualité (tests, revue, inspections). Normes et cadres de qualité. Théorie de la mesure. Métriques de produit et de processus. Métriques de qualité.

Arithmétique en point flottant, analyse d'erreurs. Équations linéaires et non linéaires. Interpolation, moindres carrés. Différenciation et intégration numérique. Équations différentielles ordinaires.

Modèles linéaires. Méthode du simplexe. Dualité. Postoptimisation. Analyse de sensibilité. Problèmes à structures particulières. Modèles en nombres entiers. Méthodes de coupes. Séparation et évaluation progressive.

Méthodes de compilation et interprétation des langages de programmation. Génération de code, optimisation, transformations de programme. Gestion de la mémoire. Implantation des langages spécialisés.

Calcul réversible; information quantique; non-localité; cryptographie quantique; circuits, parallélisme et interférence quantiques; algorithmes de Simon, Shor et Grover; téléportation; correction d'erreurs; implantation.

Systèmes linéaires. Échantillonnage et reconstruction. Convolution. Notation polaire. Transformées-Z et de Fourier. Analyse spectrale. Filtrage numérique (FIR et IIR). Applications dans les domaines de l'audio, de l'image et de la vidéo.

Introduction aux applications web et organisation des sites web. XML, schémas XML et transformations XSLT. Programmation client (JavaScript) et serveur (CGI, PHP, Ajax). Moteurs de recherche. Design web. Introduction au web sémantique.

Modèles de simulation. Simulations continues et à événements discrets. Modélisation stochastique. Validation et réalisme. Analyse des résultats. Technique de réduction de la variance. Génération de valeurs pseudoaléatoires.

Confidentialité et intégrité des données à clé privée et publique. Protection des couches de protocoles TCP/IP; protection contre les parasites informatiques. Méthodes d'authentification d'usagers. Évaluation et gestion des risques.

Biologie moléculaire pour l'informaticien, biomolécules, transcription, traduction. Algorithmes de programmation dynamique, alignements de séquences, prédiction de structures d'ARN. Réseaux de régulation génétique. Phylogénie, génomique comparative.

Architecture des systèmes répartis. Modèle de référence OSI. Introduction aux moyens physiques de transmission de données. Protocoles de lien, de routage et de contrôle de flux. Introduction aux réseaux d'ordinateurs et à leurs protocoles.

Résolution heuristique de problèmes. Représentation des connaissances. Techniques d'inférence et de planification. Étude d'un langage approprié. Traitement de langue naturelle. Apprentissage. Systèmes experts.

2D : tracé, remplissage. 3D : transformations, projections. Surfaces cachées. Illumination : modèles de réflexion. Textures : antialiassage. Modélisation : surfaces paramétriques. Animation : interpolation, cinématique, dynamique.

Modèles du calcul. Calculabilité et décidabilité. Complexité. Hiérarchies. Complétudes. Sujets choisis.

Éléments de base des algorithmes d'apprentissage statistique et symbolique. Exemples d'applications en forage de données, reconnaissance des formes, régression non linéaire, et données temporelles. Remarques: Des connaissances d'analyse numérique sont recommandées, par exemple le IFT 2425.

Programmation non linéaire. Conditions d'optimalité avec et sans contraintes. Méthodes de directions de descente, de Newton et quasi-Newton. Méthodes de recherche linéaire et de régions de confiance. Méthode de points intérieurs.

Introduction à la théorie des graphes et à ses applications en informatique. Arborescences, connexité, coloriages, stabilité. Algorithmes sur les graphes. Applications.

Processus stochastiques. Chaînes de Markov. Horizons finis et infinis. Actualisation. Files d'attente. Processus de décision markoviens. Résolution d'équations de récurrence. Modèles d'inventaire. Fiabilité.

Mise en contexte et applications des probabilités, statistiques, optimisation et outils informatiques pour la science des données; nettoyage et visualisation de données; enjeux statistiques de l'apprentissage automatique sur données structurées.

Estimation ponctuelle et par intervalle. Tests d'hypothèses. Méthodes graphiques. Test du khi-deux. Théorie de la décision et inférence bayésienne. Comparaisons de deux échantillons. Lié aux examens CAS et agrément ICA.

Projet défini et encadré par un professeur associé à un laboratoire de recherche universitaire. Remarques: Préalables explicites selon la nature du projet.

Stage en milieu de travail, donnant lieu à un rapport, évalué conjointement par l'employeur et un jury du DIRO.

Préparation aux applications pratiques de l'apprentissage automatique à travers des projets concrets sur les données réelles. Utilisation de logiciels spécialisés d'apprentissage automatique pour l'intelligence artificielle.

Concept et langages des interfaces. Programmation par événements. Modèle de l'usager. Design et programmation d'interfaces graphiques. Impact sur les multimédia, la collaboration et la communication.

Architecture. Modèles d'organisation. Définition, création, mise à jour et consultation. Exploitation.

Ingénierie des besoins. Méthodes de spécification formelle. Principes, méthodes et notations de conception. Description et styles d'architectures logicielles. Composantes logicielles, patrons de conception et cadres d'application.

Définition et promotion de la qualité. Assurance qualité. Plan de qualité. Amélioration et contrôle de qualité (tests, revue, inspections). Normes et cadres de qualité. Théorie de la mesure. Métriques de produit et de processus. Métriques de qualité.

Premier stage du programme COOP, en milieu de travail, donnant lieu à un rapport, évalué conjointement par l'employeur et un jury du DIRO.

Deuxième stage du programme COOP, en milieu de travail, donnant lieu à un rapport, évalué conjointement par l'employeur et un jury du DIRO.

Troisième stage du programme COOP, en milieu de travail, donnant lieu à un rapport, évalué conjointement par l'employeur et un jury du DIRO.

Arithmétique en point flottant, analyse d'erreurs. Équations linéaires et non linéaires. Interpolation, moindres carrés. Différenciation et intégration numérique. Équations différentielles ordinaires.

Modèles linéaires. Méthode du simplexe. Dualité. Postoptimisation. Analyse de sensibilité. Problèmes à structures particulières. Modèles en nombres entiers. Méthodes de coupes. Séparation et évaluation progressive.

Méthodes de compilation et interprétation des langages de programmation. Génération de code, optimisation, transformations de programme. Gestion de la mémoire. Implantation des langages spécialisés.

Calcul réversible; information quantique; non-localité; cryptographie quantique; circuits, parallélisme et interférence quantiques; algorithmes de Simon, Shor et Grover; téléportation; correction d'erreurs; implantation.

Systèmes linéaires. Échantillonnage et reconstruction. Convolution. Notation polaire. Transformées-Z et de Fourier. Analyse spectrale. Filtrage numérique (FIR et IIR). Applications dans les domaines de l'audio, de l'image et de la vidéo.

Introduction aux applications web et organisation des sites web. XML, schémas XML et transformations XSLT. Programmation client (JavaScript) et serveur (CGI, PHP, Ajax). Moteurs de recherche. Design web. Introduction au web sémantique.

Modèles de simulation. Simulations continues et à événements discrets. Modélisation stochastique. Validation et réalisme. Analyse des résultats. Technique de réduction de la variance. Génération de valeurs pseudoaléatoires.

Confidentialité et intégrité des données à clé privée et publique. Protection des couches de protocoles TCP/IP; protection contre les parasites informatiques. Méthodes d'authentification d'usagers. Évaluation et gestion des risques.

Biologie moléculaire pour l'informaticien, biomolécules, transcription, traduction. Algorithmes de programmation dynamique, alignements de séquences, prédiction de structures d'ARN. Réseaux de régulation génétique. Phylogénie, génomique comparative.

Architecture des systèmes répartis. Modèle de référence OSI. Introduction aux moyens physiques de transmission de données. Protocoles de lien, de routage et de contrôle de flux. Introduction aux réseaux d'ordinateurs et à leurs protocoles.

Résolution heuristique de problèmes. Représentation des connaissances. Techniques d'inférence et de planification. Étude d'un langage approprié. Traitement de langue naturelle. Apprentissage. Systèmes experts.

2D : tracé, remplissage. 3D : transformations, projections. Surfaces cachées. Illumination : modèles de réflexion. Textures : antialiassage. Modélisation : surfaces paramétriques. Animation : interpolation, cinématique, dynamique.

Modèles du calcul. Calculabilité et décidabilité. Complexité. Hiérarchies. Complétudes. Sujets choisis.

Éléments de base des algorithmes d'apprentissage statistique et symbolique. Exemples d'applications en forage de données, reconnaissance des formes, régression non linéaire, et données temporelles. Remarques: Des connaissances d'analyse numérique sont recommandées, par exemple le IFT 2425.

Programmation non linéaire. Conditions d'optimalité avec et sans contraintes. Méthodes de directions de descente, de Newton et quasi-Newton. Méthodes de recherche linéaire et de régions de confiance. Méthode de points intérieurs.

Introduction à la théorie des graphes et à ses applications en informatique. Arborescences, connexité, coloriages, stabilité. Algorithmes sur les graphes. Applications.

Processus stochastiques. Chaînes de Markov. Horizons finis et infinis. Actualisation. Files d'attente. Processus de décision markoviens. Résolution d'équations de récurrence. Modèles d'inventaire. Fiabilité.

Mise en contexte et applications des probabilités, statistiques, optimisation et outils informatiques pour la science des données; nettoyage et visualisation de données; enjeux statistiques de l'apprentissage automatique sur données structurées.

Estimation ponctuelle et par intervalle. Tests d'hypothèses. Méthodes graphiques. Test du khi-deux. Théorie de la décision et inférence bayésienne. Comparaisons de deux échantillons. Lié aux examens CAS et agrément ICA.

Arithmétique en point flottant, analyse d'erreurs. Équations linéaires et non linéaires. Interpolation, moindres carrés. Différenciation et intégration numérique. Équations différentielles ordinaires.

Modèles linéaires. Méthode du simplexe. Dualité. Postoptimisation. Analyse de sensibilité. Problèmes à structures particulières. Modèles en nombres entiers. Méthodes de coupes. Séparation et évaluation progressive.

Modèles de simulation. Simulations continues et à événements discrets. Modélisation stochastique. Validation et réalisme. Analyse des résultats. Technique de réduction de la variance. Génération de valeurs pseudoaléatoires.

Éléments de base des algorithmes d'apprentissage statistique et symbolique. Exemples d'applications en forage de données, reconnaissance des formes, régression non linéaire, et données temporelles. Remarques: Des connaissances d'analyse numérique sont recommandées, par exemple le IFT 2425.

Processus stochastiques. Chaînes de Markov. Horizons finis et infinis. Actualisation. Files d'attente. Processus de décision markoviens. Résolution d'équations de récurrence. Modèles d'inventaire. Fiabilité.

Mise en contexte et applications des probabilités, statistiques, optimisation et outils informatiques pour la science des données; nettoyage et visualisation de données; enjeux statistiques de l'apprentissage automatique sur données structurées.

Initiation à la recherche par le biais d'un projet défini et encadré par un professeur au sein d'un laboratoire du DIRO, évalué conjointement par le professeur et un jury du DIRO.

Identification (gènes protéiques et d'ARNs structuraux introns) par comparaison de séquences et recherche de motifs. Alignements multiples et code génétique. Assemblage et annotation de séquence génomique.

Conformation macromoléculaire. Analyse de structures tridimensionnelles.

Représentation des connaissances. Logique classique et techniques de résolution automatique de problèmes. Raisonnement non monotone, induction, connaissances et croyances. Planification.

Modélisation géométrique. Courbes et surfaces. Visibilité. Lumière et ombrage. Modèles de transparence, réflexion, réfraction. Textures. Fractales et modèles stochastiques. Antialiasing. Lancer de rayons. Phénomènes naturels.

Concepts de vision par ordinateur. Calibrage de caméra, stéréoscopie, flux optique, mosaïques et panoramas. Méthodes de reconstruction volumétrique.

Échantillonnage. Opérations sur les images. Amélioration. Restauration. Compression. Réalisation d'un projet appliqué.

Calcul réversible; information quantique; non-localité; cryptographie quantique; circuits, parallélisme et interférence quantiques; algorithmes de Simon, Shor et Grover; téléportation; correction d'erreurs; implantation.

Historique. Définitions de style opératoire (Vienne), dénotationnel (Scott) et déductif (Hoare, Dijkstra). Notions d'algèbre universelle, théorie des domaines, lambda-calcul typé. Illustrations pratiques. Développements récents.

Historique et définitions. Cryptographie et cryptanalyse. Théorie de l'information. Cryptographie conventionnelle, à clefs publiques, probabiliste et quantique. Génération pseudo et quasi aléatoire. Applications diverses.

Aspects de l'organisation d'un compilateur; génération et optimisation de code, récupération d'erreurs, analyse de flot de contrôle. Interprètes, performance, test et diffusion. Écriture d'un compilateur générant du code pour une machine réelle.

Principe de la recherche d'information. Sélection des documents pertinents. Modèles booléen, vectoriel, probabiliste, logique. Réalisation. Évaluation des performances. Analyses linguistiques, syntaxiques et sémantiques.

Intelligence artificielle, sécurité de l'information, économie des données personnelles, éthique de l'intelligence artificielle, médias sociaux, apprentissage à distance, commerce électronique, agents intelligents, systèmes de recommandation.

Confidentialité et intégrité des données. Protection des réseaux et du commerce électronique. Clefs publiques et les tiers de confiance. Méthodes d'authentification. Coupe-feu. Gestion des mots de passe. Évaluation et gestion des risques et sécurité.

Comparaison et alignement des séquences biologiques. Structures secondaires des acides ribonucléiques. Recherche de motifs. Assemblage de fragments d'ADN, cartographie physique. Ordre des gènes.

Structure 3D des protéines et ARN. Modèles et optimisation de l'énergie potentielle, moléculaire. Espace et recherche de conformations, modélisation comparative et de novo.

Processus de décision séquentiels déterministes et stochastiques. Horizons finis et infinis. Équations de récurrence. Algorithmes : itération des valeurs, itération des politiques, programmation linéaire, méthodes hybrides.

Méthodes de troncature, génération de facettes. Méthodes d'énumération. Méthodes de décomposition. Applications : recouvrement et partition d'ensembles, localisation de dépôts, voyageur de commerce, problèmes d'horaire.

Modèles stochastiques à événements discrets. Modélisation des aléas. Analyse des résultats et intervalles de confiance. Réduction de la variance. Analyse de sensibilité et optimisation. Génération de valeurs aléatoires.

Concept et langages des interfaces. Programmation par événements. Modèle de l'usager. Design et programmation d'interfaces graphiques. Impact sur les multimédia, la collaboration et la communication.

Architecture. Modèles d'organisation. Définition, création, mise à jour et consultation. Exploitation.

Méthodes de compilation et interprétation des langages de programmation. Génération de code, optimisation, transformations de programme. Gestion de la mémoire. Implantation des langages spécialisés.

Stage en milieu de travail, donnant lieu à un rapport, évalué conjointement par l'employeur et un jury du DIRO.

Calcul réversible; information quantique; non-localité; cryptographie quantique; circuits, parallélisme et interférence quantiques; algorithmes de Simon, Shor et Grover; téléportation; correction d'erreurs; implantation.

Systèmes linéaires. Échantillonnage et reconstruction. Convolution. Notation polaire. Transformées-Z et de Fourier. Analyse spectrale. Filtrage numérique (FIR et IIR). Applications dans les domaines de l'audio, de l'image et de la vidéo.

Introduction aux applications web et organisation des sites web. XML, schémas XML et transformations XSLT. Programmation client (JavaScript) et serveur (CGI, PHP, Ajax). Moteurs de recherche. Design web. Introduction au web sémantique.

Confidentialité et intégrité des données à clé privée et publique. Protection des couches de protocoles TCP/IP; protection contre les parasites informatiques. Méthodes d'authentification d'usagers. Évaluation et gestion des risques.

Biologie moléculaire pour l'informaticien, biomolécules, transcription, traduction. Algorithmes de programmation dynamique, alignements de séquences, prédiction de structures d'ARN. Réseaux de régulation génétique. Phylogénie, génomique comparative.

Architecture des systèmes répartis. Modèle de référence OSI. Introduction aux moyens physiques de transmission de données. Protocoles de lien, de routage et de contrôle de flux. Introduction aux réseaux d'ordinateurs et à leurs protocoles.

Résolution heuristique de problèmes. Représentation des connaissances. Techniques d'inférence et de planification. Étude d'un langage approprié. Traitement de langue naturelle. Apprentissage. Systèmes experts.

2D : tracé, remplissage. 3D : transformations, projections. Surfaces cachées. Illumination : modèles de réflexion. Textures : antialiassage. Modélisation : surfaces paramétriques. Animation : interpolation, cinématique, dynamique.

Modèles du calcul. Calculabilité et décidabilité. Complexité. Hiérarchies. Complétudes. Sujets choisis.

Programmation non linéaire. Conditions d'optimalité avec et sans contraintes. Méthodes de directions de descente, de Newton et quasi-Newton. Méthodes de recherche linéaire et de régions de confiance. Méthode de points intérieurs.

Introduction à la théorie des graphes et à ses applications en informatique. Arborescences, connexité, coloriages, stabilité. Algorithmes sur les graphes. Applications.

Préparation aux applications pratiques de l'apprentissage automatique à travers des projets concrets sur les données réelles. Utilisation de logiciels spécialisés d'apprentissage automatique pour l'intelligence artificielle.

Ingénierie des besoins. Méthodes de spécification formelle. Principes, méthodes et notations de conception. Description et styles d'architectures logicielles. Composantes logicielles, patrons de conception et cadres d'application.

Définition et promotion de la qualité. Assurance qualité. Plan de qualité. Amélioration et contrôle de qualité (tests, revue, inspections). Normes et cadres de qualité. Théorie de la mesure. Métriques de produit et de processus. Métriques de qualité.

Estimation ponctuelle et par intervalle. Tests d'hypothèses. Méthodes graphiques. Test du khi-deux. Théorie de la décision et inférence bayésienne. Comparaisons de deux échantillons. Lié aux examens CAS et agrément ICA.