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This first-semester methodological course introduces students to information technologies and open-source software. It covers fundamental IT concepts including hardware, software, and communication networks, alongside practical applications like the Internet and multimedia tools. The second part focuses specifically on open-source tools, exploring their history and licensing, and providing hands-on experience with development environments (Linux), office suites (LibreOffice), and collaboration platforms, with assessment based entirely on a final exam.

This module aims to demystify AI, stimulate curiosity, and initiate its concrete and proper use in an academic setting. It aims to offer an accessible, concrete, and stimulating discovery of AI by combining theoretical contributions and practical activities oriented towards academic uses.

Course Objectives:

  • Master Python programming.

  • Explore fundamental scientific libraries (NumPy, Matplotlib) for simple mathematical applications.

  • Apply Python to introductory problems in linear algebra, differential calculus, and probability/statistics.

Recommended Prerequisites:

  • Basic high school-level mathematics.

  • No prior programming experience is required.

Résumé probabilités et tests des groupes 9 et 11 ainsi qu'un test de rattrapage de statistiques.

Résumé du cours et sujets de tests des groupes 9 et 11.

Le cours est composé en 4 chapitres d'apprentissages, chaque unité d'apprentissage est traitée à travers des séquences pédagogiques permettant, chaque chapitre étudié un thème concernant les applications linéaire, espace vectoriel et la résolution des systèmes. La figure 1 montre les chapitres de ce cours.

Chapitre 1 Espace vectoriel.

Chapitre 2 Applications linéaires.

 Chapitre 3  Les matrices 

Chapitre 2  Résolution de systèmes d'équations 

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Ces Travaux pratiques sont destinés aux étudiants L1 MI adossant le cours ASD1.