Course curriculum

  1. 1

    • Comprendre la Data et l'Intelligence artificielle

    • Présentation de Jupyter Notebook et Spyder
  2. 2

    • Les matrices et le calcul matriciel

    • Création de vecteurs et matrices avec la classe ndarray

    • introduction au sous-module random

    • Le calcul matriciel avec Numpy

    • Indexing, slicing et boolean indexing

    • Exercice: traitement d'une image en noir et blanc

    • Introduction à Matplotlib

    • Les fonctions satter et plot

    • les fonctions

    • Utilisation d'un histogramme pour analyser une image en NB

    • L'approche orientée objet

    • les graphiques 3D
  3. 3

    • Introduction à Pandas

    • Nettoyer et filtrer des données

    • Statistiques: notions théoriques
  4. 4

    • Introduction aux familles de méthodes en machine learning

    • Les concepts de base des problèmes de régression

    • test de chargement