facebook

Cours de programmation informatique à Rouen

Trouvez votre professeur de programmation informatique idéal à Rouen.
Nos cours de programmation informatique se donnent à domicile ou chez le professeur.

0 professeur dans ma liste de favoris
+

1 professeur particulier de programmation informatique à Rouen

Professeur fiable: L'apprentissage automatique est l'une des compétences les plus recherchées dans le monde moderne des applications d'IA, les embauches dans ce domaine ayant augmenté de 74 % par an au cours des quatre dernières années. Ce programme est conçu pour vous doter des compétences et de l'expérience nécessaires pour poursuivre une carrière réussie dans l'apprentissage automatique et explorer les principaux types d'apprentissage automatique : apprentissage non supervisé, apprentissage supervisé, apprentissage en profondeur et apprentissage par renforcement. Vous approfondirez également des sujets spéciaux pour compléter votre apprentissage. Le programme comprend 6 cours qui offrent une solide compréhension théorique et de nombreuses opportunités de pratiquer les principaux algorithmes, utilisations et meilleures pratiques associées à l'apprentissage automatique. Vous coderez vos propres projets en utilisant les frameworks et les bibliothèques open source les plus pertinents, et appliquerez ce que vous apprenez dans divers cours à un projet final. Que vous soyez déjà familiarisé avec la programmation Python, les statistiques et l'algèbre linéaire, ou que vous ayez simplement un intérêt général pour l'analyse de données et l'auto-apprentissage, cette série intermédiaire vous convient. Nous commençons par les bases, offrons une base théorique solide, des laboratoires de codage et des démonstrations, et développons des sujets plus avancés, ce qui en fait une expérience d'apprentissage passionnante et enrichissante.
Programmation informatique · Génie logiciel · Maths
Programmation informatique · Python · Java
Professeur fiable: Bonjour, Je suis un professeur de machine learning avec 5 ans d'expérience et je suis capable d'enseigner à tous les niveaux. Je suis spécialisé en utilisant Python et R pour enseigner les différents algorithmes de machine learning, y compris les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. J'ai également une expérience approfondie dans l'utilisation de libraries Python et R populaires comme TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2. En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je suis également capable d'aider mes étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Je suis passionné par l'apprentissage automatique et j'aime partager mon savoir avec mes étudiants. Si vous êtes intéressé par mes services en tant que professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter. Je suis en mesure de vous enseigner les sujets suivants : 1.Python ou R 2.Exploration des données 3.Machinea learning 3.1. Intro ML 3.2. Linear Model -> Linear Models for Regression and Classification 3.3. Kernel -> Kernelization 3.4. Model selection 3.5. Ensemble model, -> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking 3.6. Data préprocessing -> Data preprocessing -> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline -> Cross-validation 3.7. Neural Networks -> Neural architectures -> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation -> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers -> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization 3.8. Convolutional Neural Networks -> Image convolution -> Convolutional neural networks ->Data augmentation -> Model interpretation -> Using pre-trained networks (transfer learning) 3.9. Neural Networks for text -> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe En plus de mon enseignement en matière de machine learning, je peux également aider mes étudiants à se préparer pour les entretiens d'embauche pour des postes de data scientist.
Maths · Statistiques · Programmation informatique
Professeur fiable: Ce cours est adapté à tous les niveaux et sera adapté en fonction de vos projets, les principes sont applicables à tout type de programmation que ce soit pour du développement web, programmation d'applications ou jeux vidéos. Les mêmes principes s'appliquent donc pour les CMS Joomla, Drupal et les plateformes de commerces en lignes WooCommerce, Magento, Prestashop et les thèmes de Shopify. Introduction au développement Web - Présentation des technologies Web - Développement côté client vs côté serveur HTML (langage de balisage hypertexte) - Structuration du contenu web - Fonctionnalités et balises HTML5 CSS (feuilles de style en cascade) - Mise en forme de pages Web - CSS et SCSS Javascript, PHP, MySQL - Fondamentaux de JavaScript, PHP et MySQL - Manipulation du DOM - Programmation asynchrone et AJAX Développement front-end - Site Web adaptatif - Compatibilité entre navigateurs - Utilisation de CodeKit Développement back-end - Choisissez un hébergement Web adapté - Options de gestion et d'hébergement du serveur - Utilisation du serveur SFTP - Créer et gérer des bases de données MySQL - Sécurité web, comment éviter les hacks - SEO et optimisation de la vitesse WordPress - Configuration et installation de WordPress - Installation et personnalisation de thèmes (Avada notamment) - Installation et configuration de WooCommerce - Comment gérer les paiements sur WooCommerce - Adapter les couleurs d'un plug-in SilverStripe - Installer via composer - Configuration et installation de SilverStripe - Créer un thème personnalisé - Créer un back-end personnalisé pour SilverStripe - Créer de nouveaux objets en POO - Créer des modèles pour visualiser des objets - Programmer des routines en PHP et JQuery
Programmation informatique · Développement de site web (internet) · Css
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
Résultat de la recherche 51 - 75 sur 65051 - 75 sur 650

Nos élèves de Rouen évaluent leurs professeurs de Cours de Programmation Informatique.

Pour vous garantir la qualité de nos professeurs de Cours de Programmation Informatique, nous demandons à nos élèves de Rouen de les évaluer.
Uniquement des avis d'élèves et garantis par Apprentus. Évalué 5.0 sur 5 sur une base de 75 avis.

Programmation en C ,Arduino, PYTHON, MATLAB ,SIMULINK
Abdelhakim
Monsieur Abdelhakim est très disponible. J'avais besoin d'un prof en urgence pour un projet Matlab, il s'est rendu disponible pour moi et m'a aidée à le terminer dans les temps, ce qui n'était pas facile. Nous avons réussi à programmer plusieurs cours en ligne ensemble très rapidement et il a même travaillé en dehors de ces heures pour être sur de respecter les timings. Un tout grand merci, je recommande !
Commentaire de ELOISE
Cours particuliers de statistiques et analyse de données à Bruxelles (pour sciences psychologiques et sociales) (Auderghem)
Zacharia
Super ! Zacharia est très pédagogue, des concepts dont je n'avais jamais compris le sens et les raisons d'utilisation (comme réaliser un t-test vs une ANOVA, pourquoi on calcule le seuil alpha, la puissance, etc) sont maintenant très clairs. Je recommande vivement y compris pour ceux et celles - comme moi - sont assez hermétiques de base à la compréhension des statistiques.
Commentaire de LAURA
Les domaines de mathématiques, de physique et de chimie. (Bouskoura)
Yousra
Yousra est une prof très dynamique et très disponnible. J'ai pu grâce à elle réussir mes examens finaux en physique, qui n'est vraiment pas une matière facile pour moi. Elle explique vraiment bien les choses et se montre très patiente et compréhensible lorsque vous avez du mal à comprendre. Je vous la recommande à 100% :).
Commentaire de DIEGO