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- Machine learning
Étudiant en Master de Data Science à l'UCLouvain (École Polytechnique de Louvain) propose des cours sur mesure en mathématiques, statistiques, machine learning et deep learning pour tous niveaux.
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Lieux du cours
À propos d'Achraf
Je m’appelle Saidi Mohamed Achraf et je suis passionné par la science des données et l’intelligence artificielle. Actuellement en Master de Data Science à l’UCLouvain (École Polytechnique de Louvain), j’ai développé une expertise solide en mathématiques appliquées, statistiques avancées, machine learning et deep learning. Pourquoi j’enseigne ? Depuis toujours, j’aime transmettre mes connaissances et rendre accessibles des sujets complexes. J’ai aidé de nombreux camarades à mieux comprendre des concepts techniques. Mon objectif ? Que vous soyez étudiant cherchant à améliorer vos notes, professionnel en reconversion ou passionné de science des données, mon but est de vous donner des bases solides et de vous apprendre à appliquer concrètement vos connaissances à travers des exemples concrets et des projets pratiques. Apprenez avec moi et développez des compétences recherchées dans le monde de l’IA et de la data science !
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À propos du cours
- Primaire
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niveaux :
Primaire
Collège
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Formation pour adultes
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Enfants
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Toutes les langues parlées pour le cours :
French
Cours personnalisés en Mathématiques, Statistiques, Machine Learning, Deep Learning et IA Étudiant en Master de Data Science à l'UCLouvain (École Polytechnique de Louvain), je propose des cours complets, approfondis et structurés, adaptés à tous niveaux. Que vous soyez lycéen, étudiant, professionnel ou passionné, mes cours vous permettront de maîtriser les fondamentaux et d’explorer les concepts avancés avec une approche claire, interactive et orientée projet. Programme des matières enseignées : Mathématiques (Bases solides et avancées) Algèbre linéaire : matrices, espaces vectoriels, diagonalisation, décomposition SVD Analyse mathématique : dérivées, intégrales, séries, limites Optimisation : gradients, descente de gradient, convexité Probabilités avancées : variables aléatoires, théorèmes fondamentaux, convergence Statistiques et Inférence Statistiques descriptives et exploratoires : lois, distributions, tests d’hypothèses Inférence statistique : estimation, intervalles de confiance, tests de signification Régression statistique : linéaire, logistique, modèles mixtes Méthodes bayésiennes : inférence bayésienne, MCMC, applications en machine learning Modèles Linéaires Avancés Régression linéaire multiple (OLS) : hypothèses classiques, multicolinéarité, homoscédasticité Méthode du Maximum de Vraisemblance (MLE) et estimation des paramètres Modèles généralisés : GLM, régularisation (Ridge, Lasso, ElasticNet) Diagnostics et validation des modèles Machine Learning (De l’essentiel aux modèles avancés) Apprentissage supervisé : régression, classification, SVM, k-NN, Random Forest, XGBoost Apprentissage non supervisé : clustering (K-Means, DBSCAN), réduction de dimension (PCA, t-SNE) Feature Engineering & Feature Selection : méthodes Filter, Wrapper, Embedded Tuning & Validation : Cross-validation, GridSearchCV, Bayesian Optimization Deep Learning (Réseaux de neurones et IA avancée) Perceptron & Réseaux de neurones classiques Convolutional Neural Networks (CNNs) : détection d’images, ResNet, VGG, EfficientNet Recurrent Neural Networks (RNNs, LSTMs, GRUs) : NLP, séries temporelles Transformers & NLP avancé : BERT, GPT, T5, fine-tuning de modèles de langage Auto-encodeurs & Anomalie Detection Concepts avancés & Intelligence Artificielle moderne Générative AI (GANs, Diffusion Models, Stable Diffusion, DALL-E) Transformers & modèles de langage (LLMs, ChatGPT, BERT, T5, etc.) Meta-Learning & Few-shot Learning Computer Vision avancée (YOLO, Vision Transformers, Segment Anything Model - SAM) Data Visualization et Storytelling Matplotlib, Seaborn, Plotly Dash & Streamlit pour la création de dashboards interactifs Data storytelling et communication des résultats 📝 Méthodologie et Déroulement des Cours Méthode ultra-pratique et orientée projet : Explications claires et illustrées pour chaque notion Exercices guidés et adaptés à votre niveau Projets concrets et stimulants en data science, ML & deep learning Correction détaillée et feedback personnalisé Lieu des cours : En ligne (Google Meet) Chez l’élève (si proche de Louvain-la-Neuve) Dans un lieu public à Louvain-la-Neuve (bibliothèque universitaire, espace coworking, café calme) À qui s’adressent mes cours ? Lycéens voulant solidifier leurs bases en maths et statistiques Étudiants en licence/master souhaitant approfondir la data science et l’IA Professionnels & passionnés voulant se former ou se reconvertir Toute personne motivée souhaitant comprendre et appliquer l’IA et la science des données Prêt à progresser rapidement et à travailler sur des projets concrets ? Contactez-moi et démarrons ensemble !
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