Joris

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Python
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Intelligence artificielle

Ingénieur de recherche en Machine Learning/Computer Vision offre une formation complète en Machine Learning

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Joris a été recommandé pour son sérieux, sa pédagogie et la qualité de ses cours. Un bon choix pour progresser en toute confiance.

À propos de Joris

Je suis ingénieur de recherche à l'Assistance Publique des Hopitaux de Marseille en intelligence artificielle appliquée à l'analyse d'images médicales: segmentation automatique d'images, classification, contrôle qualité automatique, création de jeux de données, traitement des images, extraction d'informations quantitatives. Je suis diplômé d'un master 2 en mathématiques appliquées à l'Université d'Aix Marseille, spécialisé en Deep Learning et Machine Learning, travaillant avec Python (Keras, Pandas, scipy ...) et produisant des interfaces graphiques pour exporter les modèles en production.

À propos du cours

Actuellement ingénieur de recherche en intelligence artificielle et ancien tuteur en Mathématiques chez Acadomia.

Je propose une formation en Machine Learning complète sur le plan théorique et pratique, après lequel vous serez en mesure:
1) De comprendre comment fonctionnent les méthodes phares de l'apprentissage automatique: arbres de décision, K plus proches voisins, forêts aléatoire, régression linéaire et logistique, etc... grâce à des cours théoriques sur chacune de ces méthodes.
2) De mettre en oeuvre ces méthodes sous Python avec des données réelles sous format de travaux pratiques et devoirs à rendre.
3) D'apprendre à présenter vos résultats de manière compréhensible à un auditoire grâce aux librairies d'affichage graphique dans Python: matplotlib, seaborn ...

Vous devez cependant avoir des bases en Python pour ce cours et en mathématiques.

Contenu du cours de Machine Learning:

1- Exploration des données avec Pandas
2- Analyse graphique de données dans Python: seaborn, matplotlib
3- Classification: arbres de décisions et k plus proches voisins (théorie et pratique)
4- Classification linéaire et régression: méthode des moindres carrés.
5- Classification linéaire et régression: Régression logistique
6- Classification linéaire et régression: validation et courbes d'apprentissage
7- Méthodes d'ensembles et forêts aléatoires: Bagging, RF, importance de variables.
8- Création de variable et sélection de variables.
9- Apprentissage non supervisé

Ce cours de Machine Learning que je vous propose est le même que celui de mlcourse.ai où j'ai fini 44ème sur plus de 2200 participants en automne 2018 ((information cachée)

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Enseignant en philosophie ( M.A.2 ) dans l'Académie de Nice, puis dans l'Académie de Rennes pendant plusieurs années, auteur d'ouvrages spécialisés en histoire des idées, j'ai eu l'occasion au cours de plusieurs conférences que je donnais, de faire la connaissance de Joris, pendant deux semaines en décembre 2017. C'est un jeune homme brillant et épatant, avec lequel j'ai pris beaucoup de plaisir à discuter sur des sujets pourtant très difficiles, qui a de grandes facilités pour enseigner. Il a cette vocation incontestablement, un don pour ça : il saura vous écouter, répondre à vos attentes, vous faire progresser et réussir à vos examens. J'aurais bien aimé lui confier mon fils pour des cours de maths si seulement il avait pu s'installer dans ma région ! C'est une personne vraiment chaleureuse, très agréable, très patiente , pleine de ressources et pleine d'énergie. Je ne suis pas étonné d'apprendre qu'il donne des cours d'intelligence artificielle, il en a toutes les compétences. j'espère que je le reverrais ! M. Faure.
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Diplômé master en sciences informatiques et actuellement analyste-développeur dans une boîte de consultance, disponible sur bruxelles et enghien, pour vous aider dans la compréhension de matière en li

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