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    Cours particuliers et soutien en Informatique (Bac ou supérieur)

    Ingénieur longue expérience donne cours de révision et préparation en informatique aux épreuves du bac ou des diplômes supérieurs.
    * Révision générale du programme
    * Eclaircir les lacunes remarquées
    * Exercices théoriques et pratiques
    * ...

    Lieu

    Au domicile de l'élève: Autour de Tunis, Tunisie

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    Info générales

    Age :
    Adultes (18-64 ans)
    Seniors (65+ ans)
    Niveau du Cours :
    Débutant
    Intermédiaire
    Avancé
    Durée :
    60 minutes
    Enseigné en :français

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    Apprentissage automatique avec Python et PyTorch : formation pratique
    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.