2024-02-21 - CMS - ICS - Cours 01 - Partie 2 - Introduction à NumPy (II) et à Matplotlib
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Introduit les bases Python et NumPy pour l'informatique scientifique, couvrant les types de données, les fonctions, les tableaux, l'indexation et les opérations courantes.
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
Explore la cryptanalyse dans les systèmes à clé publique et la puissance de l'interaction dans les preuves interactives, couvrant le CO-NP, les classes NP, P vs. NP, et plus encore.
Couvre les bases de l'analyse numérique, y compris le calcul adaptatif des caractéristiques, l'analyse résiduelle et l'importance des problèmes bien posés.
Explore l'analyse des données neurophysiologiques, couvrant l'identification AP, les taux de tir, l'activité sous le seuil, l'analyse spectrale FFT et l'analyse déclenchée par des événements à l'aide de MATLAB.
Examine les problèmes de NP, la coloration des graphiques, l'optimisation des chemins et les distinctions de complexité computationnelle dans les classes P et NP.
