Embedded Files
Chapitre 1: les modèles démographiques
· Exprimer u(n) en fonction de u(0) et n.· Produire et interpréter des graphiques statistiques traduisant l’évolution d’effectif d’une population ou de ressources, notamment sous forme de nuages de points.· À l’aide d’une calculatrice ou d’un tableur, ajuster un nuage de points par une droite et utiliser ce modèle linéaire pour effectuer des prévisions.· Exprimer u(n) en fonction de u(0) et de n.· À partir de données démographiques, calculer le taux de variation d’une population entre deux dates.· Calculer l’effectif final d’une population à partir de son effectif initial, de son taux de natalité et de son taux de mortalité.· Selon le modèle de Malthus, prédire l’effectif d’une population au bout de n années.· À l’aide d’un tableur, d’une calculatrice ou d’une représentation graphique, calculer le temps de doublement d’une population sous l’hypothèse de croissance exponentielle.· À partir de documents fournis, proposer un modèle de croissance de ressources alimentaires (par exemple la production mondiale de blé ou de riz) et la comparer à une croissance exponentielle.· Comparer les valeurs fournies par un modèle à des données réelles afin de tester sa validité.
Chapitre 2: l'intelligence artificielle
· Analyser des documents historiques relatifs au traitement de l’information et à son automatisation.· Recenser les différentes situations de la vie courante où sont utilisés les ordinateurs, identifier lesquels sont programmables et par qui (thermostat d'ambiance, smartphone, box internet, ordinateur de bord d'une voiture…).· Savoir distinguer les fichiers exécutables des autres fichiers sous un système d’exploitation donné.· Connaître l’ordre de grandeur de la taille d’un fichier image, son, vidéo.· Savoir calculer la taille en octets d’une page de texte (en ASCII et non compressé).· Analyser des documents relatifs à une application de l’intelligence artificielle.· Utiliser une courbe de tendance (encore appelée courbe de régression) pour estimer une valeur inconnue à partir de données d’entraînement.· Analyser un exemple d’utilisation de l’intelligence artificielle : identifier la source des données utilisées et les corrélations exploitées.· Sur des exemples réels, reconnaître les possibles biais dans les données, les limites de la représentativité.· Expliquer pourquoi certains usages de l'IA peuvent poser des problèmes éthiques.· À partir de données, par exemple issues d’un diagnostic médical fondé sur un test, produire un tableau de contingence afin de calculer des fréquences de faux positifs, faux négatifs, vrais positifs, vrais négatifs. En déduire le nombre de personnes malades suivant leur résultat au test.
Page updated
Google Sites
Report abuse