Amaury - Prof d'Intelligence artificielle - Paris
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Senior Data Scientist enseigne le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle avec Python – de débutant à avancé

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Amaury fait partie des meilleurs professeurs d'Intelligence artificielle. Qualité du profil, excellence du diplôme, organisation rapide du premier cours, ses élèves l’adorent.

À propos d'Amaury

Je suis Senior Data Scientist chez LSEG (London Stock Exchange Group), où je travaille sur des problématiques concrètes de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle appliquées notamment à l’analyse de données financières et d’images satellites.

Mon parcours combine Data Science, finance et intelligence artificielle. Après un Master en Finance à l’Université Paris Dauphine-PSL, je me suis spécialisé en Data Science et IA, avec une formation intensive couvrant Python, Machine Learning, Deep Learning et Computer Vision.

J’enseigne déjà sur Superprof et privilégie une pédagogie claire et progressive : comprendre les concepts, les appliquer avec Python et surtout développer les bons réflexes pour devenir autonome sur ses propres projets.

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À propos du cours

  • Primaire
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    Collège

    Seconde

    Première

    Terminale

    BTS

    Licence

    Formation pour adultes

    Débutant

    Intermédiaire

    Expérimenté

    Enfant

  • Français

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Mon objectif est de rendre le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle accessibles et surtout concrets. Plutôt que d’apprendre des algorithmes par cœur, nous cherchons d’abord à comprendre pourquoi ils fonctionnent, quand les utiliser et comment les appliquer avec Python.

Le cours s’adapte entièrement à votre niveau et à vos objectifs : découverte du Machine Learning, accompagnement universitaire, préparation d’entretiens techniques ou réalisation d’un projet personnel/professionnel.

Nous pouvons notamment travailler sur :

* les fondamentaux de Python pour la Data Science ;
* la préparation et l’exploration des données ;
* la régression et la classification ;
* les arbres de décision, Random Forest et méthodes de boosting ;
* l’évaluation et l’amélioration des modèles ;
* le clustering et l’apprentissage non supervisé ;
* les réseaux de neurones et le Deep Learning ;
* l’IA générative et les LLM

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Tarifs

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