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Cours de programmation informatique à Emmen

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1 professeur particulier de programmation informatique à Emmen

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
Professeur fiable: Description du cours : Titre : Cours de programmation pour débutants Durée : 8 semaines (16 sessions de 2 heures chacune) Description : Ce cours de programmation pour débutants est conçu pour les élèves moyens qui souhaitent acquérir les bases solides de la programmation. Que vous soyez intéressé par Python, JavaScript, HTML, CSS ou PHP, ce cours vous fournira les connaissances essentielles pour créer vos propres programmes et applications. Grâce à des explications claires, des exemples concrets et des exercices pratiques, vous développerez votre compréhension des principaux concepts de programmation et vous serez en mesure d'appliquer ces connaissances dans des projets concrets. Plan de cours : Semaine 1-2 : Introduction à la programmation et concepts fondamentaux - Présentation des langages de programmation (Python, JavaScript, HTML, CSS, PHP) - Comprendre les variables, les types de données et les opérations de base - Introduction aux structures de contrôle (boucles, conditions) - Les fonctions et l'organisation du code Semaine 3-4 : Programmation orientée objet - Comprendre les concepts de base de la programmation orientée objet - Création de classes et d'objets - Utilisation des attributs et des méthodes Semaine 5-6 : Développement web - Introduction à HTML et CSS - Création de pages web statiques - Utilisation de JavaScript pour interagir avec les éléments de la page Semaine 7-8 : Applications et projets - Utilisation de Python, JavaScript, HTML, CSS ou PHP pour créer des programmes et des applications simples - Création d'un projet final pour mettre en pratique toutes les compétences acquises Chaque session comprendra une partie théorique suivie d'exercices pratiques pour consolider les concepts abordés. Vous serez également encouragé à poser des questions et à travailler sur des projets personnels pour renforcer votre apprentissage. Rejoignez ce cours passionnant et développez vos compétences en programmation, vous serez prêt à créer vos propres programmes et applications en un rien de temps !
Programmation informatique · Systèmes d'information · Python
Professeur fiable: Ingénieur statistique avec plus de 7 ans d'expérience dans l'enseignement, le conseil et le conseil propose une assistance dans toutes sortes de sujets liés aux statistiques ou à la modélisation de données. Le mode d'assistance est 100% en ligne et les logiciels à utiliser peuvent être R (niveau expert), powerBI, gretl, sql, stata, spss et excel. Professionnellement, travaillant pour un cabinet de conseil multinational, j'ai travaillé dans le développement de modèles statistiques pour plusieurs des principales institutions financières d'Amérique latine, correspondant aux secteurs de la banque, du commerce de détail, de l'affacturage, du crédit-bail, de l'assurance, entre autres. D'autre part, en tant que consultant indépendant, j'ai développé des projets pour toutes sortes de domaines, tels que l'industrie pharmaceutique, les mines, la médecine, l'architecture, la foresterie, etc. De plus, j'ai travaillé pour deux universités qui suivaient des cours de mathématiques et de statistiques. Enfin, il est important de noter que la qualité, la responsabilité et le respect sont garantis dans chaque classe ou emploi requis. Accompagné d'une méthode d'enseignement efficace, basée sur des connaissances théoriques et pratiques, y compris des exemples réels d'applicabilité sur le lieu de travail. En ce qui concerne la valeur du service, cela sera convenu ensemble et dépendra du conseil ou de la classe à effectuer. Avec nos meilleures salutations Autres sources: Statistiques, Probabilité, Inférence, Économétrie, Modèles linéaires, Méthodes non paramétriques, Échantillonnage, Analyse de données, Séries chronologiques, Conception expérimentale, Analyse multivariée, Exploration de données, Méthodes quantitatives, Biostatistique, Géostatistique, Risque de crédit, Risque opérationnel, Business Intelligence, Machine Learning, Programmation en R, Rstudio, R projet.
Statistiques · Programmation informatique · Microsoft excel
Informatique · Programmation informatique · Python
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Cours d'informatique (bureautique / programmation)😁 (Renens)
Steven
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