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Dans ce cours, les enfants apprendront les bases de la programmation et de l'informatique d'une manière amusante et intéressante, et découvriront comment les compétences générales et techniques peuvent être utilisées dans leur future vie personnelle et professionnelle. Grâce à des leçons interactives et des projets pratiques, les enfants exploreront le monde du code et créeront leurs propres créations numériques. Tout au long du parcours : Ils apprendront les concepts et termes de base de la programmation Ils expérimenteront différents langages et plateformes de programmation Créer des programmes et des applications simples à l'aide de code Ils collaboreront avec leurs collègues et partageront leurs créations Ils développeront des compétences en résolution de problèmes, une pensée logique et d’autres compétences précieuses qui seront utiles dans n’importe quel domaine. À la fin du cours, ils auront les connaissances et la confiance nécessaires pour continuer à explorer le monde passionnant de la programmation et de l’informatique, et comprendront comment le code peut être un outil puissant pour réussir dans n’importe quel domaine. Ils pourront choisir le métier qu’ils souhaitent dans le futur ou même créer leur propre entreprise. Contactez moi

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"Apprendre Python, Flask, Django" is a comprehensive course designed for individuals who wish to learn Python programming and web development using the Flask and Django frameworks. This course is suitable for beginners with no prior programming experience as well as for those who have some knowledge of Python and want to expand their skills in web development. By the end of this class, participants will be able to: Understand the fundamentals of Python programming. Develop web applications using Flask and Django frameworks. Implement RESTful APIs and understand web services. Manage databases using SQL and ORM (Object-Relational Mapping). Deploy web applications to cloud platforms.

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Bonjour , je suis doctorant 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

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.

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