Ce chapitre présente les notions fondamentales du fonctionnement d’un ordinateur. Des bases de l’arithmétique binaire et des composants essentiels comme le CPU et la mémoire, 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 en décimal

Binaire vers décimal : position

Relier les programmes aux ordinateurs

Langages compilés vs interprétés

Pourquoi le binaire est-il important ?

Histoire de la programmation

Classer : 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. Au programme : un panorama des types d’algorithmes, l’importance des complexités temporelle et spatiale, et des mises en pratique avec des exemples concrets de tri et de recherche. Le chapitre explique également comment évaluer l’efficacité des algorithmes avec la notation Big-O.

Qu’est-ce qu’un algorithme

Complexité des algorithmes

Progrès technologiques

Efficacité des algorithmes : temps d’exécution et complexité en espace

Identifier la complexité temporelle

De la plus rapide à la plus lente

Trier l’ordre de complexité

Mise en pratique d’algorithmes dans des cas réels

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, vous découvrirez la complexité computationnelle (y compris P vs NP), et vous verrez des applications concrètes dans des domaines comme la cryptographie, le Machine Learning et l’informatique quantique.

Calculabilité

Identifier le type d’automate 1

Identifiez le type d’automate 2

Que peut-on dire de la calculabilité ?

Machine de Turing

Étape manquante dans une machine de Turing

Les rubans des machines de Turing

Complexité computationnelle

Problèmes en P

Problèmes NP-complets

Classer les problèmes selon leur complexité

Implications concrètes de la complexité computationnelle

La complexité en cryptographie

Associer le concept à sa technologie

Synthèse finale et IA

Prendre du recul : ce que les ordinateurs peuvent ou non faire

Découvrez comment les ordinateurs accomplissent facilement 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 calculabilité. Vous apprendrez des notions clés comme la notation Big-O, les machines de Turing et les limites du calcul. En suivant Concepts en informatique, vous comprendrez les algorithmes et évaluerez leur efficacité, pour faire passer votre maîtrise de l’informatique au niveau supérieur !

Libérez la puissance de calcul
Vous êtes-vous déjà demandé comment les ordinateurs accomplissent des tâches complexes sans difficulté ? Ce cours complet sur l'informatique vous présente les principes fondamentaux du fonctionnement des ordinateurs ainsi que les aspects plus approfondis de la théorie informatique. Vous acquerrez des compétences pratiques et des connaissances fondamentales qui vous permettront de comprendre et de créer des programmes efficaces.

Découvrez les principes fondamentaux de l'informatique
Commencez par les concepts fondamentaux de l'informatique. Découvrez le fonctionnement des ordinateurs, les principes fondamentaux du calcul binaire et l'évolution 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 à l'aide de langages interprétés et compilés.

Maîtrisez les algorithmes et l'efficacité
Plongez dans l'univers des algorithmes, où vous découvrirez 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. Les cours pratiques vous permettront de résoudre des problèmes concrets, tels que le tri et la recherche dans un contexte d'achat en ligne, à l'aide de Python.

Découvrez la calculabilité et au-delà
Approfondissez vos connaissances sur les aspects théoriques du calcul. Découvrez les automates, les machines de Turing et les limites de ce que les ordinateurs peuvent résoudre. Acquérez des connaissances approfondies sur la complexité algorithmique, notamment les problèmes P, NP, NP-complets et NP-difficiles. Enfin, découvrez les implications concrètes de ces concepts dans des domaines tels que la cryptographie et l'apprentissage automatique, et envisagez l'avenir avec l'informatique quantique.

Ce que vous accomplirez
À la fin de ce cours, vous aurez acquis une solide compréhension du fonctionnement des ordinateurs, 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 permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour résoudre efficacement des problèmes pratiques et apprécier les progrès continus de la théorie computationnelle.

Rejoignez-nous pour découvrir 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 concrets.

Trouver un nombre précis d’un simple coup d’œil dans une liste organisée - O(1) - Temps constant

Rechercher un livre précis dans une liste triée en divisant la collection de façon répétée - O(log, n) - Temps logarithmique

Parcourir une liste d’éléments en les examinant un à un - O(n) - Temps linéaire

Trier efficacement une pile de documents mélangés en les divisant et recombinants de manière répétée - 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

Trier l’ordre de complexité

Exercice interactif pratique