Ali - Prof de sécurité informatique - Paris 3e
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Ali

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  • Tarif 30€
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  • 5 (10 évaluations)

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Mathématiques pour l’Intelligence Artificielle : Algèbre Linéaire, Probabilités, Calcul Différentiel et Optimisation – Comprenez vraiment le Machine Learning et le Deep Learning

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Lieux du cours

    • Chez Ali : Paris 3e

    • webcam
    • chez vous ou lieu public : déplacement jusqu'à 20 km depuis Paris 3e

Ambassadeur

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À propos d'Ali

Mon parcours est à la fois académique, pédagogique et orienté vers la recherche en mathématiques.

J’ai commencé par une classe préparatoire scientifique, avec une formation intensive en mathématiques, physique et sciences de l’ingénieur. Cette expérience de la prépa a fortement influencé ma manière d’enseigner : comprendre les idées en profondeur, développer des méthodes efficaces et apprendre à résoudre des problèmes exigeants.

J’ai ensuite poursuivi mes études à l’Université de Lille, où j’ai obtenu une licence de mathématiques, une licence d’informatique ainsi qu’un Master Recherche en mathématiques fondamentales. J’ai également obtenu le CAPES de mathématiques.

Mon parcours de recherche m’a conduit à travailler sur plusieurs domaines des mathématiques fondamentales : théorie des nombres, algèbre, représentations de groupes et géométrie algébrique. J’ai notamment effectué des travaux de recherche au laboratoire Paul Painlevé à Lille, à l’Institut Fourier de Grenoble et à l’Université de Groningen aux Pays-Bas.

J’ai également suivi des enseignements et participé à des activités de recherche en mathématiques fondamentales à l’École Normale Supérieure de Lyon.

Parallèlement à la recherche, j’enseigne les mathématiques depuis de nombreuses années. J’ai enseigné à l’université, notamment à Grenoble et à Groningen, puis accompagné de nombreux étudiants en classes préparatoires scientifiques et économiques.

J’ai travaillé avec des élèves de MPSI, PCSI, MP, PSI, BCPST, ECS et ECE, ainsi qu’avec des étudiants préparant différents concours d’écoles d’ingénieurs et de grandes écoles.

J’ai également préparé des étudiants aux concours Centrale, Mines, ENS, aux concours post-bac d’écoles d’ingénieurs et à différents examens sélectifs.

À Bordeaux, j’ai notamment enseigné et accompagné des étudiants en classes préparatoires au Groupe Capitole.

Mon approche pédagogique repose sur un principe simple : comprendre avant d’appliquer.

Je cherche à faire comprendre les idées, les méthodes et la logique derrière les formules, plutôt que de faire apprendre des recettes par cœur.

Aujourd’hui, je propose notamment des cours consacrés aux mathématiques nécessaires pour comprendre l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning.

L’objectif est de construire des bases solides en algèbre linéaire, probabilités, statistiques, calcul différentiel et optimisation, puis de montrer comment ces outils interviennent concrètement dans les modèles d’IA.

Matrices, vecteurs, gradients, fonctions de coût, descente de gradient, probabilités ou optimisation ne sont pas présentés comme des notions abstraites isolées : nous les relions directement au fonctionnement du Machine Learning, des réseaux de neurones et du Deep Learning.

Ces cours peuvent s’adresser aussi bien à des étudiants en mathématiques, informatique, école d’ingénieurs ou Data Science qu’à des développeurs ou professionnels souhaitant acquérir une compréhension mathématique plus solide de l’Intelligence Artificielle.

Selon le niveau de l’élève, nous pouvons repartir des bases ou aller progressivement vers des notions plus avancées utilisées dans les réseaux de neurones, l’optimisation et les architectures modernes d’Intelligence Artificielle.

Mon objectif est que l’élève ne se contente pas d’utiliser un modèle ou une bibliothèque informatique, mais qu’il puisse comprendre les mathématiques qui se trouvent derrière.

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À propos du cours

  • Tous niveaux
  • Français
  • Anglais

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Anglais

Cours spécialisé : Les Mathématiques derrière l’Intelligence Artificielle

En tant qu’enseignant en mathématiques et chercheur, je vous propose un accompagnement dédié aux fondements mathématiques de l’Intelligence Artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning.

L’objectif n’est pas simplement d’utiliser des outils ou des bibliothèques Python, mais de comprendre réellement les mathématiques qui permettent aux modèles d’apprendre.

Que vous soyez étudiant en école d’ingénieurs, université, informatique, Data Science ou mathématiques, développeur souhaitant mieux comprendre les modèles qu’il utilise, professionnel en reconversion vers l’IA ou simplement curieux de comprendre ce qui se cache derrière les réseaux de neurones, le cours est adapté à votre niveau et à vos objectifs.

Pourquoi suivre ce cours ?

Comprendre les modèles plutôt que simplement les utiliser.

Nous relions chaque notion mathématique à son rôle concret en Intelligence Artificielle : pourquoi utilise-t-on des matrices ? À quoi sert un gradient ? Comment un réseau de neurones apprend-il ? Pourquoi minimise-t-on une fonction de coût ?

Une approche progressive.

Il n’est pas nécessaire d’être expert en mathématiques. Nous pouvons reprendre les bases avant d’aller progressivement vers les concepts utilisés dans le Machine Learning et le Deep Learning.

Mathématiques et applications concrètes.

Chaque notion est reliée à des exemples issus de l’IA afin d’éviter un enseignement purement abstrait.

Contenu possible du cours :

Algèbre linéaire : vecteurs, matrices, produits matriciels, espaces vectoriels, valeurs propres.

Calcul différentiel : dérivées, dérivées partielles, gradients et règle de chaîne.

Probabilités et statistiques : variables aléatoires, distributions, espérance, variance et estimation.

Optimisation : fonctions de coût, descente de gradient et méthodes d’optimisation.

Machine Learning : régression, classification et fonctions de perte.

Réseaux de neurones : propagation avant, fonctions d’activation et backpropagation.

Deep Learning : compréhension mathématique progressive des architectures modernes.

Selon votre niveau, nous pouvons également aborder les Transformers, l’attention et les modèles de langage.

Une approche centrée sur la compréhension.

Par exemple, au lieu d’apprendre simplement la formule de la descente de gradient, nous cherchons à comprendre ce que cherche le modèle, pourquoi on calcule un gradient et comment ce gradient modifie les paramètres du réseau.

L’objectif est de construire progressivement une vision claire des mathématiques derrière l’IA.

Les cours sont personnalisés selon votre niveau, votre formation et votre projet : préparation académique, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, recherche ou projet professionnel.

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Tarifs

Tarif

  • 30€

Tarifs packs

  • 5h : 150€
  • 10h : 300€

webcam

  • 30€/h

Précisions

Le tarif correspond à un accompagnement spécialisé en mathématiques pour l’Intelligence Artificielle, adapté au niveau et aux objectifs de chaque élève.

Les cours peuvent porter sur l’algèbre linéaire, les probabilités, les statistiques, le calcul différentiel, l’optimisation, le Machine Learning ou les réseaux de neurones.

Une préparation en amont peut être réalisée lorsque l’élève souhaite travailler sur un sujet précis, un projet universitaire ou un contenu avancé.

Pour un suivi régulier ou plusieurs heures de cours, il est également possible de mettre en place un accompagnement adapté.

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