Je m’appelle Hafsa TAUIL, née en 2004. J’ai obtenu un baccalauréat en mathématiques en 2021, suivi mes études en tant qu’étudiante MP en CPGE, et je poursuis actuellement un diplôme en génie informatique à l’ENSATE. Ma passion réside dans l’exploration des domaines de la science des données et de l’intelligence artificielle, stimulée par la curiosité de créer des machines capables de penser, de se comporter et d’analyser comme le cerveau humain.
2023-Présent Étudiante en génie informatique | ||
2021-2023 CPGE MP | ||
2020-2021 Baccalauréat Science Mathématique B |
J’ai développé un programme capable de lire et de stocker en mémoire un automate A à partir d’un fichier .txt. Ensuite, j’ai implémenté quelques algorithmes de base pour manipuler l’automate.
L’objectif de ce défi était de créer un modèle d’apprentissage automatique pour prédire les dommages dus à la sécheresse à partir d’images de cultures prises avec un smartphone.
J’ai développé une solution complète pour prévenir les conducteurs de s’endormir au volant, en utilisant la puissance de l’apprentissage profond (PyTorch) et OpenCV.
Ce cours vous plongera dans le monde fascinant de l’intelligence artificielle générative, couvrant son fonctionnement, ses cas d’utilisation courants, et sa conception de projets. Vous explorerez ses capacités et limites, et examinerez les opportunités et risques pour les individus et les entreprises.
Dans ce cours, vous apprendrez à construire et entraîner des réseaux neuronaux avec TensorFlow pour des tâches de classification multi-classes. Vous découvrirez les meilleures pratiques pour garantir que vos modèles se généralisent bien aux données réelles. De plus, vous maîtriserez les arbres de décision et les méthodes d’ensemble d’arbres comme les forêts aléatoires et les arbres boostés. À la fin du cours, vous serez prêt à relever divers défis en apprentissage automatique.
Ce cours vous fournira les compétences essentielles pour construire des modèles d’apprentissage automatique en Python avec NumPy et scikit-learn. Vous apprendrez à créer et à entraîner des modèles pour la prédiction et la classification binaire, y compris la régression linéaire et logistique. À la fin du cours, vous maîtriserez ces bibliothèques pour résoudre des problèmes réels avec confiance.