Derniers contenus

Document de 337 ko, dans Sujet de révisions/Sujets d'écrits

Document de 278 ko, dans Sujet de révisions/Sujets d'écrits

Document de 260 ko, dans Sujet de révisions/Sujets d'écrits

Document de 201 ko, dans Sujet de révisions/Sujets d'écrits

Toutes les ondes ém

Mécanique quantique pour ceux qui le souhaitent

PAS DE COLLE DE PHYSIQUE

Comme la semaine dernière.

Le chapitre de jeux a été terminé, on pourra donner des exercices autour de ce chapitre.

Il faut savoir formaliser un jeu d'accessibilité sous forme de graphe (exprimer les états, les coups possibles, les états gagnants), connaître la définition de stratégie et de stratégie gagnante. La notion d'attracteurs est à connaître, par sa définition inductive, et il faut se rappeler à quoi cela correspond (ensemble des positions gagnantes d'un joueur), mais on ne demande pas de savoir fournir un algorithme pour le calculer ; cela peut cependant être demandé avec un peu de guidage. Les algorithmes MinMax et AlphaBeta sont à connaître ; il faut en connaître le principe, savoir les appliquer sur des exemples (y compris pour AlphaBeta) ; on ne demande pas de savoir construire une bonne heuristique pour un jeu donné, qui permettrait de couper l'exploration au-delà d'une certaine profondeur, mais on peut demander de se servir d'une heuristique donnée dans un des algos.

Enfin, les exercices de TD autour des jeux sont à réviser. Beaucoup d'entre eux demandent de démontrer ou d'infirmer l'existence d'une stratégie gagnante sous certaines conditions, pour l'un ou l'autre des joueurs, et cela ne s'appuie pas directement sur les notions du cours, mais surtout sur des preuves très ad hoc qui vont dépendre du jeu concerné.

Pas de colles cette semaine : concours blanc !

Le chapitre de jeux a été terminé, on pourra donner des exercices autour de ce chapitre.

Il faut savoir formaliser un jeu d'accessibilité sous forme de graphe (exprimer les états, les coups possibles, les états gagnants), connaître la définition de stratégie et de stratégie gagnante. La notion d'attracteurs est à connaître, par sa définition inductive, et il faut se rappeler à quoi cela correspond (ensemble des positions gagnantes d'un joueur), mais on ne demande pas de savoir fournir un algorithme pour le calculer ; cela peut cependant être demandé avec un peu de guidage. Les algorithmes MinMax et AlphaBeta sont à connaître ; il faut en connaître le principe, savoir les appliquer sur des exemples (y compris pour AlphaBeta) ; on ne demande pas de savoir construire une bonne heuristique pour un jeu donné, qui permettrait de couper l'exploration au-delà d'une certaine profondeur, mais on peut demander de se servir d'une heuristique donnée dans un des algos.

Enfin, les exercices de TD autour des jeux sont à réviser. Beaucoup d'entre eux demandent de démontrer ou d'infirmer l'existence d'une stratégie gagnante sous certaines conditions, pour l'un ou l'autre des joueurs, et cela ne s'appuie pas directement sur les notions du cours, mais surtout sur des preuves très ad hoc qui vont dépendre du jeu concerné.

Eh, j'ai 30 ans ce lundi.

Fin des colles d'informatique pour l'année. La suite consistera en des oraux blancs, à partir de la reprise en mai, pouvant porter sur tout le programme des deux années.

Les algorithmes des $k$ plus proches voisins, ID3, et des $k$ moyennes sont à connaître. Il faut savoir expliquer le principe des algorithmes, savoir en donner un pseudo-code simple, les appliquer sur des exemples, et évaluer la pertinence des les utiliser dans diverses situations.

Dans un cadre plus général concernant les algorithmes d'apprentissage (et pas nécessairement ceux du cours), il faut savoir ce qu'est une matrice de confusion et comment s'en servir pour évaluer une méthode de classification par apprentissage supervisé ; il faut connaître le principe général (pas besoin d'une définition formelle) du surapprentissage et du sous-apprentissage (pensez aux $k$ plus proches voisins et au cas de surapprentissage et sous-apprentissage sur cet algorithme pour vous aider à vous en rappeler).

Toutes les ondes électromagnétiques

Propagation dans le vide, dans un milieu ohmique et dans un plasma

Champs aux interfaces : réflexion sur un métal, modes de cavité 1D

Champs dans un milieu DLHI (remplacer epsilon_0 par epsilon_0 x epsilon_r