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Cours particuliers à Nijni Novgorod

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2 professeurs particuliers à Nijni Novgorod

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2 professeurs particuliers à Nijni Novgorod

Professeur fiable: Bonjour Je m'appelle Hossam, je suis diplômé en anglais. J'ai développé un système ou une méthode qui permet de maîtriser la langue anglaise en peu de temps par rapport aux programmes suivis dans les écoles de langues à un prix raisonnable. même si votre niveau est moyen. Vous êtes débutant et vous ne savez pas par où commencer ? Ou bien vous êtes moyen et souhaitez améliorer votre niveau ? Vous comprenez la langue mais ne parvenez pas à répondre ? Avez-vous des difficultés à écouter ou à avoir des conversations ? Ne vous inquiétez pas, j'ai la solution à vos problèmes. Tout ce dont vous avez besoin c'est d'un peu d'envie et de dévouement pour parler la langue de vos rêves, et vous pouvez choisir l'heure des cours qui vous convient. Si vous êtes intéressé, envoyez-lui un message. Bonjour, Je m'appelle Houssam. J'ai un baccalauréat en anglais. J'ai développé un système d'apprentissage de l'anglais qui vous rendra bon en anglais en peu de temps par rapport aux systèmes éducatifs suivis dans les écoles de langues avec un prix adapté, même si vous êtes intermédiaire, je peux vous aider en tant que Bien. Vous êtes débutant et ne savez pas par où commencer ? Ou vous êtes un intermédiaire qui souhaite améliorer son niveau ? Vous comprenez mais vous ne pouvez pas répondre ? Avez-vous des problèmes pour écouter ou parler ? Ne vous inquiétez pas, j'ai une solution à tous vos problèmes. Tout ce dont vous avez besoin est un peu de volonté et de dévouement pour parler la langue de vos rêves. Vous pouvez choisir le moment qui vous convient. Si vous êtes intéressé, envoyez-moi un message.
Anglais · Vocabulaire
Professeur fiable: Bonjour , je suis docteur en génie électrique et professeur agrégé en sciences de l'ingénieur , expérimenté dans le domaine de génie électrique, je propose des cours de soutien dans les matières des sciences de l'ingénieurs(Electronique,automatique,électrotechnique,automatisme,programmation). Electronique numérique Electronique analogique électromagnétisme (propagation des ondes hautes fréquences) Automatique (continu , échantillonné) électrotechnique (transformateurs , Machines électriques ,alimentation à découpage) Programmation c/c++ , Assembleur , ARM, STM32 énergie renouvelable (éolienne , PV) sciences de l’ingénieur RDM Python,VHDL Microprocesseur et Microcontrôleur PIC Traitement de signal et acquisition de données Sciences de l'ingénieur Ces cours permettent à l'élève de se remettre à niveau et de reprendre confiance dans toutes les matières scientifiques, de même qu'ils le préparent efficacement aux Baccalauréat, aux Classes Préparatoire ou examens divers des classes de l'ingénieur. OBJECTIFS DES COURS ET DÉMARCHE PÉDAGOGIQUE Reprise et approfondissement des notions fondamentales au travers d'exercices avec rappels de cours. Mettre l'élève dans une situation de questionnements et de recherche. Répondre aux problèmes et questions individuels Entrainement aux exercices afin d'atteindre une maitrise réelle des contenus. Apprendre à construire un raisonnement théorique à partir des faits observables ou des hypothèses. Préparation spécifique aux exigences du supérieur (approfondissement des contenus, augmentation des capacités de travail, enrichissement du bagage scientifique) Cette démarche pédagogique s'avère efficace puisqu'elle m'a conduit souvent à des résultats intéressants avec mes élèves. Professeur agrégé assure des cours de soutien en génie électrique
Electrotechnique · Circuits electroniques · Cours sur les automates
Professeur fiable: Bienvenue dans « Machine Learning with Python and PyTorch : Practical Hands-on Training », un cours adapté aux débutants conçu pour vous présenter le monde passionnant de l'apprentissage automatique à l'aide de deux des outils les plus populaires du secteur : Python et PyTorch. Ce cours se concentre sur un apprentissage pratique et pratique, vous garantissant d'acquérir les compétences nécessaires pour commencer à créer vos propres modèles d'apprentissage automatique. #### Objectifs du cours: - **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique. - **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique. - **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible. - **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel. - **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique. #### Plan de cours: 1. **Introduction à l'apprentissage automatique :** - Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? - Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement - Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries 2. **L'essentiel de la programmation Python :** - Introduction à la programmation Python - Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas) - Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn) 3. **Démarrer avec PyTorch :** - Introduction à PyTorch et son écosystème - Mise en place de votre environnement et installation - Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base 4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :** - Prétraitement et préparation des données - Diviser les données en ensembles de formation et de test - Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch 5. **Modèles de formation et d'évaluation :** - Comprendre le processus de formation - Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation - Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques 6. **Modèles et techniques avancés :** - Introduction aux réseaux de neurones - Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch - Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images 7. **Projets et applications pratiques :** - Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage - Applications concrètes et études de cas - Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning 8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :** - Explorer d'autres ressources d'apprentissage - Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique - Préparation aux sujets et cours avancés #### Qui devrait s'inscrire : - Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique - Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python - Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique #### Conditions préalables: - Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire - Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise #### Résultats du cours : A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning - Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique - Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique - Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel - Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.
Python · Programmation informatique
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Cours particulier en maths et méthodologie de travail (Saint-Gilles)
Sylvain
Je suis très heureux de partager mes impressions sur mon premier cours de mathématiques avec Sylvain : Le professeur a su présenter les concepts de manière claire et engageante, rendant les sujets abordés accessibles et intéressants. J'ai particulièrement apprécié la manière dont des exemples concrets ont été utilisés pour illustrer les notions théoriques. Cela m'a aidé à mieux comprendre les notions de base. Je dois encore préparer mon stage qui débutera la semaine prochaine , je contacterai très certainement Sylvain après avoir confirmé mes horaires avec mon employeur. Merci à Sylvain pour cette belle première expérience !
Commentaire de AKEL
Cours particuliers de Sciences, Maths, Physique, Chimie et Biologie (Braives)
Josiane
très accueillante, et pédagogue, a su mettre a l'aise mon fils de suite et capter son attention alors qu'il a des léger TDA. mais aussi le donner envie de poursuivre les cours et un gout pour la biologie qui était loin d'être acquis, un grand merci a elle et vite les prochains cours.
Commentaire de JEAN-MICHEL
Cours de soutien ingénierie électrique McGill University ECSE 325 Digital Systems ECSE 331 Electronics ECSE 222 Digital Logic (Bordeaux)
Pr YSF
Très bon professeur d'électronique analogique. Ne se contente pas simplement de donner les formules mais développe les solutions pour s'en sortir même en cas de changement de montage électronique. Très disponibles et claire dans ces explications, je conseille les cours avec Youssef.
Commentaire de BENJAMIN