Adrien - Prof de maths - Marseille 5e
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Adrien

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  • Maths
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  • Mathématiques appliquées

Ingénieur, PhD Student en Intelligence Artificielle Générative - Enseigne  Data sciences,  théorie de l'apprentissage artificiel et mise en application.  

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Lieux du cours

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À propos d'Adrien

Titulaire d'un diplôme d'ingénieur (spécialisation data & apprentissage artificielle) ainsi que d'un Master  complémentaire en biologie computationnelle (Université Paris Saclay) . 

Je suis actuellement doctorant à l'université Aix-marseille,  et travaille sur les modèles d'IA générative appliqués à l'imagerie médicale. 

Je dispose d'une expertise en traitement d'image par réseaux d'apprentissages profonds, sur lesquels je travaille au quotidien dans un cadre scientifique précis et rigoureux. 

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À propos du cours

  • BTS
  • Supérieur
  • Formation pour adultes
  • niveaux :

    BTS

    Supérieur

    Formation pour adultes

  • Français
  • Anglais
  • Espagnol

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Anglais

Espagnol

Le contenu du cours dépend du niveau du compétences de l'étudiant ( puisqu'il n'est pas possible de comprendre le fonctionnement, l'intérêt ou les limites des algorithmes de machine learning sans connaître/comprendre les bases théoriques et conceptuelles sous-jacentes.

Le contenu du cours peut se décrire comme suit : 

- apprentissage statistiques : concepts (types de données, pre/post-processing des données,  apprentissage supervisé/non-supervisé, évaluation d'un modèle...) 

- Les algorithmes de bases pour le machine learning  (regression/classification) - Apprentissage supervisé : regression linéaires, KNN, SVM, XGBoost, RandomForest, Apprentissage non supervisé : clustering K-Means, CAH.  
Mise en application des concepts sur traitemment de données tabulaires numériques et catégorielles  : mise en place d'un pipeline de pré-traitement, modélisation, et évaluation.  Python, Scikit-Learn. 

- L'apprentissage profond : concepts théoriques (qu'est-ce qu'un réseau de neurones ? Quel est son rôle ? Comment l'optimise-t-on ?) ? 
Mise en application sur 2 projets : tâche de classification sur données tabulaires à l'aide d'un MLP , tâche de classification sur image à l'aide d'un réseau convolutionnel. 

- Traîtement de l'image avancé par apprentissage profond : overview des différentes architectures et méthodes de modélisation (CNN, ViT, modèles de diffusion/Flow Matching) en lien avec leurs concepts applicatifs respectifs  : classification d'images, segmentation ou génération. 

On pourra traiter, au choix, de l'un de ces axes avec l'étudiant, si les prérequis sont préalablement maîtrisés.  

A la demande, il est possible d'envisager de traiter certains aspects spécifiques non mentionnés ici (en dehors du traitement du langage naturel  (NLP) : il s'agit de compétences spécifiques, pour lesquelles je ne suis pas expert et par conséquent pas apte à donner cours). 

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Tarifs

Tarif

  • 45€

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  • 5h : 225€
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