Probabilité pour l'informatique 

Avec Victor Chepoi, Nicolas Durbec

Responsable UE: Di Molfetta

Objectif: Ce cours représente un premier contact avec les probabilités et aborde les outils essentiels à leur utilisation en informatique. Les étudiants étudieront des notions élémentaires telles que les variables aléatoires, les distributions de probabilités, etc. avec des exercices sous la forme de travaux dirigés. À l'issue de ce cours, les étudiants seront à même de formuler des solutions probabilistes à des problèmes concrets, ce qui leur permettra de maîtriser l'utilisation des probabilités dans des cours plus avancés (algorithmes randomisés, machine learning, etc.).

[plus d'info]

CM 1: Analyse Combinatoire [Ross, 1er chapitre]

TD 1 Analyse Combinatoire

CM 2: Axiomes de Probabilité [Ross, 2ème chapitre]

TD 2 Axiomes de Probabilité

CM 3: Probabilité Conditionnelle et Indépendance  [Ross, 3ème chapitre]

TD 3 Calcul de Probabilité I

CM 4: Variables aléatoires discrètes [Ross, 4ème chapitre]

TD 4 Calcul de Probabilité II

CM 5: Variables aléatoires continues [Ross, 5ème chapitre]

PARTIEL + TD 5 Variables aléatoires discrètes

CM 6: Théorèmes limite centrale 

TD 5 Variables aléatoires discrètes, espérance, variance

TD 6 Variables aléatoires continues, espérance, variance

    >> Partiels avec solutions: 

2018 /  2019

    >> Examens 1ère session avec solutions: 

2018

Bibliographie

Sheldon M. Ross, A First Course in Probability. Pearson Prentice Hall, 9th edition : 2012. (téléchargez la version française ici)

 

Michael Mitzenmaher and Eli Upfal, Probability and Computing. Cambridge University Press : 2005.

 

Probabilités pour les non probabilistes. Walter Appel. H&K, 2013

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