Ce chapitre présente les concepts fondamentaux du fonctionnement d'un ordinateur. Des bases de l'arithmétique binaire et des composants essentiels comme le processeur (CPU) et la mémoire jusqu'à l'évolution des langages de programmation, vous verrez comment les ordinateurs exécutent des instructions et la différence entre les langages interprétés et compilés.

Introduction à l'ordinateur : architecture et exécution

Convertir du binaire au décimal

Position binaire vers décimal

Relier les programmes aux ordinateurs

Langages compilés vs interprétés

Pourquoi le binaire est-il important ?

Histoire de la programmation

Classer ce qui est programmation fonctionnelle, procédurale et de bas niveau

Évolution de la programmation

Pour commencer : qu'est-ce qu'un ordinateur ?

Dans ce chapitre, vous plongez dans les algorithmes — les instructions que les ordinateurs suivent pour résoudre des problèmes. On y présente un aperçu des types d'algorithmes, l'importance de la complexité en temps et en espace, ainsi que des exercices pratiques avec des exemples concrets de tri et de recherche. Le chapitre explique aussi comment évaluer l'efficacité d'un algorithme à l'aide de la notation Big-O.

Qu'est-ce qu'un algorithme

Complexité algorithmique

Progrès technologiques

Efficacité des algorithmes : temps d'exécution et complexité spatiale

Identifier la complexité temporelle

De la plus rapide à la plus lente

Classer les ordres de complexité

Mise en pratique d'algorithmes en contexte réel

Quels algorithmes sont les plus efficaces ?

Comparer l'expérience d'achat en ligne

Approfondir : donner des instructions efficacement à un ordinateur

Ce chapitre explore les limites de ce que les ordinateurs peuvent calculer. Vous étudierez des modèles formels comme les automates et les machines de Turing, apprendrez la complexité de la computation (y compris P vs NP) et découvrirez des applications concrètes dans des domaines comme la cryptographie, le Machine Learning et l'informatique quantique.

Calculabilité

Identifiez le type d'automate 1

Identifier le type d'automate 2

Qu'est-ce qui est vrai au sujet de la calculabilité?

Machine de Turing

Étape manquante dans la machine de Turing

Rubans des machines de Turing

Complexité computationnelle

Problèmes P

Problèmes NP-complets

Classer les problèmes selon leur complexité

Incidences concrètes de la complexité computationnelle

La complexité en cryptographie

Faire correspondre le concept à sa technologie

Aperçu final et IA

Aller plus loin : ce que les ordinateurs peuvent ou ne peuvent pas faire

Découvrez comment les ordinateurs exécutent sans effort des tâches complexes ! Dans ce cours, vous explorerez les bases de l'informatique, des langages de programmation et de la conception d'algorithmes à la théorie de la computation. Apprenez des notions clés comme la notation Big-O, les machines de Turing et les limites de la computation. En suivant Concepts en informatique, vous comprendrez les algorithmes et saurez en évaluer l'efficacité, ce qui propulsera votre compréhension de l'informatique au niveau supérieur !

Libérez la puissance du calcul
Vous êtes-vous déjà demandé comment les ordinateurs exécutent des tâches complexes sans effort? Ce cours complet sur l’informatique vous fait passer des bases du fonctionnement des ordinateurs aux profondeurs de la théorie computationnelle. Vous acquerrez des compétences pratiques et des connaissances fondamentales qui vous permettront de comprendre et de créer des programmes efficaces.

Explorez les notions fondamentales de l’informatique
Commencez par les concepts fondamentaux de l’informatique. Découvrez comment fonctionnent les ordinateurs, l’essence des mathématiques binaires et l’histoire des langages de programmation. Découvrez les différences entre les langages de programmation fonctionnels, procéduraux et de bas niveau, et comprenez comment les programmes sont traduits pour les ordinateurs grâce aux langages interprétés et compilés.

Maîtrisez les algorithmes et l’efficacité
Plongez dans le monde des algorithmes, où vous explorerez leur conception et leur application. Comprenez l’importance de l’efficacité des algorithmes grâce à la notation Big-O, et apprenez à évaluer la complexité temporelle et spatiale. Des leçons pratiques vous permettront de résoudre des problèmes concrets, comme le tri et la recherche dans un contexte de magasinage en ligne, à l’aide de Python.

Découvrez la calculabilité et au-delà
Approfondissez vos connaissances des aspects théoriques du calcul. Découvrez les automates, les machines de Turing et les limites de ce que les ordinateurs peuvent résoudre. Obtenez des connaissances sur la complexité computationnelle, y compris les problèmes P, NP, NP-complets et NP-difficiles. Enfin, explorez les implications concrètes de ces concepts dans des domaines comme la cryptographie et l’apprentissage automatique, et découvrez un aperçu de l’avenir avec l’informatique quantique.

Ce que vous allez accomplir
À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des opérations informatiques, des langages de programmation et des algorithmes. Vous serez en mesure d’évaluer l’efficacité des algorithmes et de comprendre les limites théoriques du calcul. Ce cours vous donnera les compétences nécessaires pour résoudre efficacement des problèmes pratiques et apprécier les avancées continues en théorie computationnelle.

Joignez-vous à nous pour libérer la puissance du calcul et transformer votre compréhension du fonctionnement des ordinateurs!

Introduction to Python for Developers

Découvrez le fonctionnement des ordinateurs, concevez des algorithmes efficaces et explorez la théorie.

Concepts en informatique

Apprenez comment fonctionnent les ordinateurs, concevez des algorithmes efficaces et explorez la théorie computationnelle pour résoudre des problèmes réels.

Repérer un nombre précis d'un coup d'œil dans une liste organisée - O(1) - Temps constant

Chercher un livre précis dans une liste triée de livres en divisant la collection à répétition - O(log n) - Temps logarithmique

Parcourir une liste d'éléments en les examinant l'un après l'autre - O(n) - Temps linéaire

Trier efficacement une pile de documents mélangés en les divisant et en les combinant à répétition - O(n log n) - Temps linéarithmique

Comparer la copie d'examen de chaque étudiant avec celle de tous les autres pour détecter des similitudes - O(n^2) - Temps quadratique

Classer les ordres de complexité

Concepts en informatique

Exercice interactif pratique