v2.11.0 (5932)

Enseignement scientifique & technique - FMA_3TC11_TP : Probabilités

Domaine > Mathématiques.

Illustration de la fiche

Descriptif

La théorie des probabilités est au cœur de nombreuses disciplines relatives aux technologies de l'information, qu'il s'agisse des systèmes de communication, des réseaux, de la cyber-sécurité, du traitement du signal ou de l'intelligence artificielle. 
 
Elle se fonde entièrement sur un formalisme mathématique : la théorie de la mesure et de l'intégration. C'est donc l'analyse, en tant que discipline mathématique, qui fournit les mécanismes d'une théorie des probabilités rigoureuse. 
 
Le cours est donc constitué en deux parties. Nous construirons d'abord les outils de théorie de la mesure, et nous verrons ensuite de quelle manière ils sont utilisés en probabilités.
 

Objectifs pédagogiques

Acquis d'apprentissage
À l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Comprendre les fondements théoriques des probabilités.
- Manipuler les variables aléatoires.
- Calculer des lois de probabilité.
- Utiliser les outils mathématiques appropriés pour modéliser et résoudre des problèmes probabilistes.

Compétences de rattachement (et justification)
- BC10.3 – Analyser une résolution par des approches formelles ou mathématiques; Justification : Les étudiants apprennent à utiliser des approches mathématiques pour évaluer la validité des solutions proposées, à dériver des résultats précis et à interpréter les conclusions de manière rigoureuse. Cela développe leur capacité à analyser les problèmes de manière structurée et à appliquer des méthodes formelles pour résoudre des défis dans divers domaines de l'ingénierie numérique.
- BC5.1 – Modéliser mathématiquement une situation, des données, des phénomènes physiques dans le contexte du numérique; Justification : Les étudiants apprennent à représenter de manière précise et rigoureuse les comportements probabilistes des systèmes et des données numériques. Cette compétence leur permet ensuite de concevoir des modèles mathématiques appropriés pour analyser et prédire le comportement des systèmes informatiques, des réseaux, des algorithmes, et d'autres phénomènes numériques complexes.

39 heures en présentiel (26 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Contrôle de connaissance : 3
  • Leçon : 36

24 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

- Probabilités discrètes  

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Vos modalités d'acquisition :

Contrôle écrit de 3h
Contrôle écrit de 1h30 à mi-parcours

 

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 10

Le coefficient de l'UE est : 0.3

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

- Éléments de théorie de la mesure (tribus, mesures, fonctions mesurables).

- Théorie de l'intégration (intégrale de Lebesgue, théorèmes de convergence, espaces produits et théorème de Fubini, mesures à densité).

- Variables aléatoires (loi, densité, espérance, indépendance, fonction de répartition, fonction caractéristique).

- Loi conditionnelle

- Vecteurs gaussiens

- Résultats de convergence : loi des grands nombres, théorème de la limite centrale.

 

Mots clés

Mesure, intégration, probabilités

Méthodes pédagogiques

Le cous suit une alternance de cours et d'exercices, avec une fréquence d'alternance adaptable, et fonction du contenu du cours.

Support pédagogique multimédia

Oui

Veuillez patienter