đź“š Bienvenue sur mon Vault de Notes en Sciences Informatiques (UMons)
La Passerelle vers mes Notes de Cours
Bienvenue sur cette version web, structurée et simplifiée, de mon vault Obsidian personnel dédié à l’étude des Sciences Informatiques à l’Université de Mons (UMons).
Ce site est conçu comme un outil de référence rapide et un aperçu structuré des matières étudiées.
📌 À propos de cette ressource
Avertissement Important (Veuillez lire !)
Ce site est le reflet direct de mon processus d’apprentissage personnel. Il ne s’agit pas d’un syllabus officiel et ne saurait remplacer les cours, les supports de l’UMons ou la littérature académique de référence.
Synthèse et Réinterprétation : Le contenu est fortement synthétisé et reformulé pour s’adapter à ma propre compréhension. Mes réinterprétations, simplifications ou résumés peuvent être imprécis ou même incorrects sur certains points de détail.
Contenu Incomplet : En tant qu’étudiant, mon temps est limité. Il se peut que certains cours ou certaines sections de cours manquent ou soient moins détaillés que d’autres.
Utilisez toujours ceci comme une ressource complémentaire pour la révision, la structuration de vos idées, ou la recherche rapide de concepts. Ne l’utilisez jamais comme la source unique et principale d’apprentissage ou de préparation aux examens.
🗺️ Exploration des Matières
Ce vault regroupe les notes des unités d’enseignement les plus marquantes et complexes.
Bloc Complémentaire (Master)
Cette section couvre les matières approfondies, souvent choisies comme spécialisation ou complémentaires, qui forment le cœur de l’expertise en informatique.
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Optimisation Linéaire : Étude des techniques mathématiques pour trouver la meilleure solution possible (maximiser ou minimiser une fonction) soumise à des contraintes linéaires.
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Optimisation Combinatoire : Focalisation sur la résolution de problèmes d’optimisation discrets, impliquant le choix d’éléments dans un ensemble fini (exemples : problème du voyageur de commerce, planification).
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Approches Classiques de l’Intelligence Artificielle : Les fondations de l’IA, incluant la recherche heuristique, la logique, la planification et les systèmes experts, avant l’ère du Deep Learning.
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Bases de Données : Approche théorique des bases de données relationnelle contient des informations sur l’algèbre relationnelle, etc…
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Théorie des Graphes et Algorithmique : L’étude des structures en réseaux et les algorithmes essentiels (chemins, connexité, flots) pour modéliser et résoudre des problèmes informatiques complexes.