Je donne des cours d'algorithmique et de programmation en phase d'initiation ou avancé pour : Les élèves ingénieurs (classes API). Les étudiants des universités (S1, S2 des filières scientifiques : SMA, SMI, SMP, SMC, SVT). Le programme niveau débutant : introduction à l'informatique, notion d'algorithme, les variables et les types de données, les opérateurs et les expressions, les instructions primitives, les tests, les boucles, les sous-algorithmes, les tableaux, les pointeurs et les fichiers. Le programme niveau avancé : preuve d'algorithmes, analyse de la complexité des algorithmes, les algorithmes de recherche et de tris, les stratégies algorithmiques (la technique diviser pour régner, les algorithmes gloutons, la programmation dynaimque, les algorithmes randomisés). Structures de données : les listes chaînées, les piles et les files, les tables de hashage, les arbres binaires et les graphes. Les langages de programmation : Java, C, C++, Python (ou autres). Correction des exercies (TD ou TP), des anciens sujets d'examens. Cours de perfectionnement en algorithmique et structures de données. Stages de fromation pour les gens qui veulent devenir des enseignants en informatique.

Je donne des cours de soutien en Mathématiques pour les élèves du BAC Marocain (Programme de la Mission). Le soutien comprends la révision des cours, l'assistance aux résolutions des exercices et des devoirs, la correction des anviens sujets du BAC.

Ce cours est destiné aux élèves ingénieurs (ENSA, ENSAM, ou autres) et aux étudiants des facultés des sciences (S4) et tous ceux qui veulent maîtriser un langage de programmation. Ce cours recouvre tous les aspects fondamentaux et avancés des algorithmes et des langages de programmation. Je vous guide dans l'apprentissage et la maîtrise des langages suivants : C, C++, Java, Python, Prolog, Scheme, Lisp, et autres.

Je donne des cours en informatique. Etudiants concernés : - Etudiants suivants une Licence informatique (ou Master). - Elèves ingénieurs (Filières Informatique ou Sciences des données). - Particuliers qui veulent des formations en informatique. Voici les cours que je peut assurer : - Algorithmique de base : variables, constantes, types de données, opérateurs, expressions, instructions d'entrée/sortie, instructions conditionnelles, boucles, sous-algorithmes, tableaux, pointeurs, fichiers, récursivité. - Algorithmique avancé : preuve d'algorithmes, analyse de la complexité, algorithmes de recherche, algorithmes de tri, technique diviser pour régner, technique gloutounne, technique de programmation dynamique, algorithmes probabilistes. - Structures de données : listes, piles, files, tables de hashage, arbres binaires, garphes. - Théorie des graphes. - Informatique théorique : langages formels, automates finis, expressions régulières, langages réguliers, automates à pile, grammaires hors-contexte, langages algébriques, machine de Turing, décidabilité et undécidabilité, complexité, problèmes NP-complets. - Techniques de compilation : analyse lexicale (Flex), analyse syntaxique (analyse LL(1), LALR, Bison), analyse sémantique, génération de code intermédiaire, optimisation de code intermédiaire, génération de code cible. - Langages de programmation : C, C++, Java, Python, Prolog, Lisp ou autres. - Modélisation orientée objet avec UML : notaion UML, diagramme de classes, diagramme de cas d'utilisation, diagramme d'états-transition, diagramme de dépoliement, diagramme de collaboration, diagramme de packages, diagramme de composants. - Programmation orientéé objet : encapsulation, abstarction, attributs, méthodes, classes, association, composition, héritage, polymorphisme. - Technologies du Web : HTML, CSS, JavaScript, PHP ou autres. - Métaheuristiques : recherche locale, recherche taboue, recuit simulé, algorithmes génétiques. - Génie logiciel : qualité logicielle, cycles de vie logiciel, SCRUM, XP, RUP. - Intelligence artificielle : résolution des problèmes par la recherche, jeux en IA, Problèmes de satisfaction des contraintes, systèmes experts, Prolog, Lisp. - Data Mining : cycle de vie d'un processus de data mining, règles d'association, analyse de séquence, classification, clustering, arbre de décision. - Text Mining : cycle de vie d'un processus de text mining, extraction d'information.