Cours sur Les bases de programmation débutant en Python

En numérique et sciences informatiques (NSI), le programme vise à s’approprier les méthodes et les principaux concepts qui fondent l’informatique (algorithmes, données numériques, interfaces IHM, langages, objets connectés, réseaux et systèmes d’exploitation), dans ses dimensions scientifiques et techniques. Il s’agit de s’approprier les fondements de l’informatique pour se préparer à une poursuite d’études dans l’enseignement supérieur, en se formant à la pratique d’une démarche scientifique et en développant son appétence pour des activités de recherche. L’enseignement de numérique et sciences informatiques (NSI) s’appuie sur une nécessaire maîtrise des compétences numériques préalables et approfondit notamment la pratique de la programmation à travers les activités liées aux grandes parties du programme : Représentation des données : types et valeurs de base Représentation des données : types construits Traitement de données en tables Interactions entre l’homme et la machine sur le web Architectures matérielles et systèmes d’exploitation Langages et programmation Algorithmique Il s’agit de développer les compétences suivantes : analyser et modéliser un problème en termes de flux et de traitement d’informations ; décomposer un problème en sous-problèmes, reconnaître des situations déjà analysées et réutiliser des solutions ; concevoir des solutions algorithmiques ; traduire un algorithme dans un langage de programmation, en spécifier les interfaces et les interactions, comprendre et réutiliser des codes sources existants, développer des processus de mise au point et de validation de programmes ; mobiliser les concepts et les technologies utiles pour assurer les fonctions d’acquisition, de mémorisation, de traitement et de diffusion des informations ; développer des capacités d’abstraction et de généralisation. Des compétences transversales sont également travaillées : faire preuve d’autonomie, d’initiative et de créativité ; présenter un problème ou sa solution, développer une argumentation dans le cadre d’un débat ; coopérer au sein d’une équipe dans le cadre d’un projet ; rechercher de l’information, partager des ressources ; faire un usage responsable et critique de l’informatique. Cet enseignement contribue notamment à l’acquisition des compétences numériques. Il s’agit également de développer les compétences orales, notamment à travers la pratique de l’argumentation.

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Python est l'un des meilleurs, voire le meilleur, langage pour débuter l'apprentissage de la programmation. Il est également l'un des langages les plus utilisés aujourd'hui, notamment dans des domaines avant-gardistes tels que l'apprentissage automatique. Cette popularité fait que Python est constamment en évolution. Il offre une large gamme d'outils et de bibliothèques, qui sont gratuits et très variés. En tant qu'ingénieur aéronautique, j'aime partager mes connaissances et j'en tire satisfaction en enseignant et en motivant les autres. J'ai l'habitude de travailler avec des personnes de différents âges. Je crois en l'importance de segmenter l'apprentissage, de visualiser les progrès, d'établir des objectifs concrets et de pratiquer régulièrement. Au-delà de ces principes généraux, il n'existe pas de règle ou de méthode magique. Certaines approches fonctionnent avec certains élèves mais pas avec d'autres. L'adaptation aux besoins individuels est donc l'objectif principal des cours particuliers. Je ferai donc de mon mieux pour trouver ce qui motive et aide mon élève.

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Ce que vous allez apprendre : Principes de base : Introduction à la programmation, algorithmes, et structures de données pour acquérir une base solide. Bibliothèques et Frameworks avancés : NumPy, Pandas, et Django pour développer des applications web et analyser des données efficacement. Projets pratiques : Applications réelles pour renforcer vos compétences et constituer un portfolio valorisant. Comment vous allez en bénéficier : Étudiants : Obtenez les compétences nécessaires pour exceller dans vos projets académiques et poser les bases de votre carrière. Autodidactes : Évitez les erreurs courantes et progressez rapidement grâce à des instructions claires et pratiques. Professionnels : Améliorez vos compétences pour répondre aux exigences du marché et évoluer vers de nouvelles opportunités professionnelles. Pourquoi choisir mes cours ? : Approche personnalisée : Chaque cours est adapté à votre niveau et à votre rythme d’apprentissage pour vous garantir un accompagnement sur mesure. Théorie et pratique : Vous combinerez les concepts théoriques avec des exercices pratiques pour une compréhension complète et durable. Résolution de problèmes réels : Apprenez à surmonter les défis rencontrés en programmation, de la correction des bugs à l’optimisation des performances.

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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.