Mehdi - Prof de Programmation - Lille
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Mehdi

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Ce cours propose une introduction complète à l'intelligence artificielle (IA) et à la science des données (Data Science).

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Mehdi fait partie des meilleurs professeurs de Programmation. Qualité du profil, excellence du diplôme, organisation rapide du premier cours, ses élèves l’adorent.

À propos de Mehdi

Profil – Data Engineer | AI Engineer Ingénieur en Intelligence Artificielle et Big Data, titulaire d’un Master spécialisé, je conçois et mets en œuvre des architectures data robustes et évolutives pour alimenter des systèmes d’IA performants. Ma double compétence en ingénierie des données et en machine learning me permet de maîtriser l’ensemble du cycle de vie de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’au déploiement de modèles prédictifs en production. Curieux, rigoureux et passionné par l’innovation technologique, je m’appuie sur des outils modernes (Spark, Kafka, Airflow, Docker, Kubernetes, TensorFlow, PyTorch) pour créer des pipelines de données fiables et optimiser l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle.

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À propos du cours

  • Primaire
  • Collège
  • Seconde
  • +9
  • niveaux :

    Primaire

    Collège

    Seconde

    Première

    Terminale

    BTS

    Licence

    Formation pour adultes

    Débutant

    Intermédiaire

    Expérimenté

    Enfant

  • Français

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Comprendre les bases de l’intelligence artificielle et son évolution Maîtriser les concepts clés de la data science (collecte, nettoyage, analyse, visualisation) S’initier aux algorithmes de machine learning (apprentissage supervisé et non supervisé) Découvrir les outils et langages courants (Python, pandas, scikit-learn, etc.) Appliquer les connaissances sur des projets concrets : prédiction, recommandation, classification, etc. Contenu du cours : Introduction à l’IA : définitions, enjeux, domaines d’application Cycle de vie d’un projet Data Manipulation et visualisation des données Introduction au machine learning : algorithmes et métriques Réseaux de neurones et introduction au deep learning Outils modernes de l’IA (ChatGPT, modèles génératifs, etc.) Projets pratiques : analyse prédictive, traitement du langage naturel (NLP), computer vision Public cible : Toute personne souhaitant comprendre et manipuler l’intelligence artificielle et les données : étudiants, professionnels en reconversion, ingénieurs, analystes, curieux du numérique. Prérequis : Notions de base en informatique recommandées. Aucun prérequis en programmation nécessaire pour la version débutant.

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