Patrick - Prof de maths - Toulouse
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Docteur-Ingénieur (INSA, Thèse CIFRE) Expert en IA et Optimisation pour vos cours de Maths, Physique & Algorithmique

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À propos de Patrick

Mon domaine d'expertise est l'Optimisation, et l'Intelligence Artificielle est ma passion. C'est avec enthousiasme que je distille ces deux ingrédients pour "booster" votre apprentissage et vous permettre d'acquérir une compréhension synthétique et durable. Mon professionnalisme repose sur un parcours solide en ingénierie et en R&D : Formation d'Excellence : Je suis Ingénieur de l'INSA de Toulouse et j'ai complété ma formation par une Thèse CIFRE en microélectronique, soutenue avec la mention "très honorable avec les félicitations du jury". J'ai également déposé deux brevets durant cette période. Expertise en Entreprise : J'ai exercé comme Architecte Logiciel Python chez de grands groupes (comme LIEBHERR AEROSPACE et Infosys), en tant que CTO d'une startup dans le secteur de l'énergie, et Développeur C++ / Optimisation au sein de l'industrie micro-électronique (Dolphin Integration). Expérience de Formateur : J'ai été Intervenant à SUPINFO pendant plusieurs années, où j'ai enseigné l'Intelligence Artificielle, l'Algorithmie (optimisation, cryptographie) et la Théorie des Graphes. Et je suis actuellement tuteur pour OpenClassRoom sur le parcours Python.

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À propos du cours

  • Tous niveaux
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Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Mon approche en tant que professeur particulier, fort d'une formation d'Ingénieur (INSA) et d'un Doctorat, et d'une expérience de plus de 15 ans dans la R&D, est de rendre les Mathématiques, la Physique et l'Algorithmique concrètes, passionnantes et applicables. J'ai une conviction profonde : la curiosité est le moteur de l'apprentissage. Mon objectif n'est pas seulement de faire réussir mes élèves aux examens, mais de leur donner une culture scientifique large et les clés pour "apprendre et comprendre en 20h", une compétence essentielle pour leur avenir. Mes techniques s'articulent autour de l'efficacité et de la synthèse, inspirées par mon expertise en optimisation. Comprendre le "Pourquoi" (La culture scientifique) : Je commence toujours par le sens. Pour maîtriser un concept mathématique ou physique, il faut savoir où il s'applique dans le monde réel. Par exemple, nous verrons l'optimisation quadratique non pas comme une formule abstraite, mais comme l'outil utilisé dans la gestion de l'énergie pour maximiser les revenus d'une batterie. La Méthode Agile du Savoir : J'utilise une approche itérative et synthétique. Nous décomposons les notions complexes en modules simples, nous les validons rapidement par des exercices ciblés, puis nous les intégrons dans des problèmes plus globaux (méthodes agiles). Algorithmique Pratique (Python) : L'algorithmique n'est pas théorique. Nous programmons des concepts pour les visualiser. Nous pourrions par exemple coder un algorithme de recherche de solutions comme A* ou utiliser Python/C++ avec des librairies comme numpy et scipy pour résoudre des problèmes concrets d'optimisation ou de théorie des graphes.

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