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Cours sur les circuits numériques : FPGA, VHDL, SYSTEMVERILOG, UVM.
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Cours par webcam
Info générales
Age : | Enfants (4-6 ans) Enfants (7-12 ans) Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire |
Durée : | 60 minutes |
Enseigné en : | anglais, français, arabe |
Présentation
Je suis un ingénieur en vérification de la conception matérielle et un doctorant en apprentissage profond et systèmes embarqués, si vous recherchez des cours sur :l'électronique numérique, les processus de conception et de vérification, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, alors vous êtes au bon endroit.
Compétences:
• Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
• Méthodologies de vérification : UVM, piloté par C, formel (SVA), OOP, vérification aléatoire contrainte, vérification pilotée par métrique, bancs de test basés sur UVM et C, couverture de code.
• Langages : System Verilog, C, C++, Tcl, Verilog, VHDL, Makefile, Python, XML.
• Simulation : VCS/ Synopsys.
• Gestion des données, tracking : SVN, JIRA.
• Flux : plan de vérification, plannings, VIP, Bancs de test, Séquences et cas de test, tests d'intégration, couverture, checkers et assertions, régressions.
Education
Doctorant : Développement/optimisation de systèmes embarqués et d'algorithmes de traitement d'images pour la détection d'infractions routières en temps réel.Ingénieur en systèmes électroniques embarqués.
Expérience / Qualifications
2 ans et plus en tant qu'ingénieur de vérification.1 an+ en tant qu'ingénieur logiciel automobile.
Compétences:
• Intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
• Méthodologies de vérification : UVM, piloté par C, formel (SVA), OOP, vérification aléatoire contrainte, vérification pilotée par métrique, bancs de test basés sur UVM et C, couverture de code.
• Langages : System Verilog, C, C++, Tcl, Verilog, VHDL, Makefile, Python, XML.
• Simulation : VCS/ Synopsys.
• Gestion des données, tracking : SVN, JIRA.
• Flux : plan de vérification, plannings, VIP, Bancs de test, Séquences et cas de test, tests d'intégration, couverture, checkers et assertions, régressions.
L'objectif de ce programme est de vous fournir les compétences et l'expérience nécessaires pour commencer votre voyage et prendre une longueur d'avance dans l'apprentissage automatique.
Couvrant les principaux types d'apprentissage automatique, le programme offre une compréhension théorique complète de l'apprentissage automatique avec des possibilités de pratiquer l'utilisation d'algorithmes, de méthodes,
et les meilleures pratiques associées à l'apprentissage automatique. Vous aurez également la possibilité de développer vos propres projets en utilisant des frameworks open source pertinents et
bibliothèques et appliquez vos apprentissages dans divers cours à un projet final.
Que vous maîtrisiez déjà la programmation Python, les statistiques et l'algèbre linéaire, ou que vous ayez un intérêt général et que vous souhaitiez apprendre,
cette série orientée débutant/intermédiaire vous convient.
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Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Mohamed sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.
Disponibilité semaine type
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1. Mécanique :
Cinématique : Étude des mouvements rectilignes et circulaires, vecteurs position, vitesse et accélération.
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Mourad
Apprentissage automatique avec Python et PyTorch : formation pratiqueBienvenue 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
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8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :**
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#### Qui devrait s'inscrire :
- Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique
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#### Conditions préalables:
- Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire
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#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
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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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L'IA pour les enfants : découvrez comment utiliser l'intelligence artificielle en anglais, français et espagnolSeriez-vous intéressé à apprendre à utiliser l'Intelligence Artificielle dans votre vie quotidienne ? Dans mes cours d'IA pour enfants, vous apprendrez à utiliser cette technologie avancée de manière pratique et amusante !
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Alban
Développeur pro donne cours de création de site web ou d'application mobile iOS (HTML, CSS, PHP, MySQL, Javascript, Swift ...)Avant de commencer laisse moi te parler de quelques valeurs qui me sont chères et qui, je l'espère, rendront notre parcours ensemble plus enrichissant.
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Apprenez les langages (HTML, CSS, SaSS, Javascript, PHP, MySQL, ...) et les techniques essentielles (Webdesign, hébergement, sécurisation, serveur, eCommerce, ...) pour la création, la gestion et la maintenance d'un site web ou d'un CMS (Wordpress ou Prestashop) et d'un'e application mobile (iOS, Apple, xCode, Swift, Python ...).
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Cours de Physique et de Maths - Expérience avec Baccalauréat Belge/Européen/IB, CCVX,Candidatures Universitaires et Troubles d'ApprentissageBonjour, je m'appelle Jeremy et j'ai une maîtrise en physique avec distinction de l'Université de Leicester (une des 5 meilleures universités de physique au Royaume-Uni selon The Guardian) et un diplôme - français - de l'École Européenne De Bruxelles II dans laquelle j'ai obtenu 90% en Physique et 85% en Maths.
Aider les personnes à comprendre des sujets et compétences difficiles est quelque chose qui me passionne dû à ma personalité empathique. J'ai de l'expérience dans l'enseignement de la physique et des mathématiques avec des enfants défavorisés dans l'école de devoirs à Saint-Gilles: "CASG du Service Social Juif asbl" ainsi que 3 ans d'expérience en enseignement privé.
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