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Professeur fiable: Ingénieur en sciences de l'ingénieur option génie électrique Professeur supérieur de sciences de l’ingénieur COMPÉTENCES Sciences de l’ingénieur SI Système embarqué (microcontrôleurs , microprocesseurs z80, Motorola, ARM ) ,Système temps réel , concept réseau (OSI,TCP/IP), conception de systèmes et cartes électroniques (analogique, numérique, alimentation électrique) , traitement du signal, protocoles de communication(SPI,I2C,BUS CAN ,UART...),télécommunication. Compétences techniques : Langages : C/C++, JAVA, VHDL/VERILOG, python, Assembleur. Logiciels professionnels : MATLAB,SIS + PSIM + PSpice, QUARTUS, IDE68, Mikro C, Xilinix ISE,Labview, CoIDE. Technologies : Automate Siemens ,Allen bradeley , STM32, FPGA, TIA Portail,STEP7, RSLogix  Electrotechnique : Les moteurs électriques, Transformateurs  Energies renouvelables : étude de l’installation de pompage solaire et l’installation éolienne.  Electronique :analogique, numérique, électronique de puissance, électronique des systèmes et instrumentation biomédicale.  Réseaux et télécommunication.  Informatique industrielle et les automates programmables.  Automatique: modélisation, identification et la commande des systèmes .  Mécatronique.  MATLAB • Bruit et vibration des moteurs asynchrones • Variateur de vitesse • Etude et implémentation des normes BT/MT • Habilitation électrique : norme NF C18-510 • Installations électriques NF C 15-100 • Gestion de l’énergie électrique dans les réseaux(Continuous Power Flow)
Réseaux informatiques · Télécommunications · Circuits electriques
Professeur fiable: 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.
Python · Programmation informatique
Voix (musique) · Chant
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Cours de soutien ingénierie électrique McGill University ECSE 325 Digital Systems ECSE 331 Electronics ECSE 222 Digital Logic (Bordeaux)
Pr YSF
Très bon professeur d'électronique analogique. Ne se contente pas simplement de donner les formules mais développe les solutions pour s'en sortir même en cas de changement de montage électronique. Très disponibles et claire dans ces explications, je conseille les cours avec Youssef.
Commentaire de BENJAMIN
Cours de maths (Algèbre, Analyse, Arithmétique, Probabilité /Statistique) de la 6e à la licence 3 dans toutes les séries et tous les niveaux (Dakar)
Babacar
Ma fille a beaucoup apprécié le professionnalisme de Mr Diaw. Elle m'a dit qu'elle avait bien compris et que ce n'était pas si compliqué que ça les maths, cela signifie pour moi que Babacar est un excellent prof.
Commentaire de SOUKEYNA
Apprenez l'anglais rapidement avec le professeur Houssam/ Apprenez l'anglais rapidement avec le professeur Houssam (Casablanca)
Houssam
L'enseignant Houssam possède des compétences professionnelles et transversales bien acquises. Il explique clairement le contenu de la session et utilise des ressources didactiques appropriées. Bon professionnel
Commentaire de MOHAMED