Intelligence artificielle
Comprendre l’IA,
pratiquer Python.
Des articles pour comprendre les notions d’intelligence artificielle et pratiquer Python. Retrouvez les explications, les exemples de code et les exercices publiés, par thème ou dans l’ordre du parcours.
- Gratuit, sans inscription
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- Débutants bienvenus
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Comprendre l’IA
Les notions d’IA, de machine learning et de deep learning, les types d’apprentissage et le rôle de la cible.
4 articles publiés
Python pour le machine learning
Installer les outils, écrire du code Python, comprendre les objets, les notebooks, les fonctions et les exceptions.
6 articles publiés
Les premières leçons, dans l’ordre
Commencez par la leçon 1, puis préparez vos outils avant de passer aux bases de Python.
- Leçon 1
IA, machine learning, deep learning et IA générative : les bases
Comprenez les différences entre IA, machine learning, deep learning et IA générative, puis suivez les étapes qui mènent du modèle à une application.
- Leçon 2
Installer Python avec uv, VS Code et Jupyter : un poste prêt pour le machine learning
Installer Python avec uv sous Windows, préparer VS Code et Jupyter, puis créer TesterProjet.ipynb pour vérifier le noyau et les bibliothèques du projet.
- Leçon 3
Les bases de Python : variables, listes, dictionnaires, conditions, boucles et fonctions
Apprenez les bases de Python pas à pas : variables, listes, dictionnaires, conditions, boucles et fonctions, avec un notebook et un exercice corrigé.
Derniers articles
Retrouvez les nouvelles publications et les approfondissements du parcours.
Apprentissage semi-supervisé et auto-supervisé : quel rôle pour les étiquettes ?
Quelques étiquettes fournies ou un objectif construit à partir des données : distinguez les deux approches, leurs usages et les précautions d’évaluation.
Régression, classification ou regroupement : quelle tâche choisir
Estimer une quantité, prévoir une catégorie ou explorer des groupes : apprenez à choisir la tâche selon la réponse attendue et les données disponibles.
Écrire des fonctions Python réutilisables
Transformez un calcul répété en fonctions documentées et vérifiées. Paramètres, return, portée et validation des entrées, avec un notebook et un exercice corrigé.
Comment suivre les leçons
Lisez l’explication, refaites l’exemple lorsqu’il contient du code, puis vérifiez ce que vous avez compris.
- 1
Comprendre
Les termes et les prérequis sont expliqués au moment où ils deviennent utiles.
- 2
Mettre en pratique
Les exemples Python utilisent des notebooks Jupyter à ouvrir dans VS Code.
- 3
Vérifier
Les exercices et les corrections permettent de revoir le raisonnement et les limites du résultat.