Teoria Informatyki

Nauczysz się rozkładać złożone problemy na mniejsze części, modelować rozwiązania i tworzyć czytelne algorytmy. Poznasz praktyczne techniki dekompozycji i wzorce myślenia, które ułatwią rozwiązywanie zadań programistycznych i teoretycznych.

Opanujesz pojęcia złożoności czasowej i pamięciowej oraz nauczysz się porównywać algorytmy na podstawie ich efektywności. Poznasz klasy problemów, w tym P i NP, i zrozumiesz praktyczne konsekwencje wyborów algorytmicznych dla skalowalności rozwiązań.

Poznasz działanie i zastosowania list, stosów i kolejek oraz nauczysz się dobierać strukturę danych do konkretnego zadania. Zrozumiesz ich operacje, złożoności i typowe wzorce użycia w implementacjach algorytmów.

Zrozumiesz budowę i działanie Maszyny Turinga oraz jej rolę jako modelu uniwersalnej maszyny obliczeniowej. Dowiesz się, jak koncepcja Turinga formalizuje pojęcie obliczalności i wpływa na teoretyczne granice informatyki.

Przeglądniesz najważniejsze etapy rozwoju informatyki — od maszyn mechanicznych po współczesne systemy — oraz zrozumiesz historyczne przyczyny zmian. Poznasz także znaczenie Prawa Moore'a i jak trendy technologiczne kształtują dzisiejsze możliwości obliczeniowe.

Nauczysz się łączyć wiedzę o strukturach danych i analizie złożoności, aby projektować praktyczne i wydajne algorytmy. Opanujesz podejścia do optymalizacji czasu i pamięci oraz nauczysz się oceniać kompromisy w realnych zadaniach informatycznych.