Ce cours s’adresse aux passionnés de technologies de pointe. Le cours a pour but de familiariser les participants avec tous les aspects de la programmation en Python.  Les principales structures de données seront vues et expérimentées. La programmation orientée objet, la décomposition du code en fonctions, les librairies mathématiques et les librairies pour réaliser des graphiques et présenter les données seront vues. Dans la dernière partie, une initiation à quelques notions d’intelligence artificielle sera faite :  Concept de fonction d’activation, de descente de gradient, de perceptron et de perceptron multicouches. Le tout, dans un contexte applicable spécialement dans une entreprise et par un non-spécialiste de l’IA.

Cours 1: Survol et bases de Python

• Présentation de l’enseignant
• Survol du plan de cours
• Colab (Hello World)
• Concepts de base.
• PyCharm – Tour d’horizon.
• Exercices: Cours 1 à 6.
• Quiz et exercices

Cours 2: Structures de données

• Les tableaux, les tuples, les ensembles, les listes et les dictionnaires, les dates, les piles et les files.
• Quiz et exercices

Cours 3: Fonctions et la préparation de données

• Définition de fonctions, paramètres et appel.
• Préparation de données avec Pandas
• Quiz et exercices

Cours 4: Objets

• Les classes, propriétés, méthodes, Héritage.
• Bonnes pratiques Python
• Quiz et exercices

Cours 5: Graphiques

• Librairie Matplotlib et Seaborn
• PyLaTex Lien
• Quiz et exercices

Cours 6: Notions complémentaires

• Gestion des fichiers (CSV et JSON).
• Formatage de chaîne de caractères.
• Création d’interfaces graphiques.
• Initiation au langage R.
• Quiz et exercices

Cours 7: Suite et fin des exercices

• Exercices: Cours 7 à 11.
• Travail sur exercices, questions.

Cours 8: Mathématiques de l’IA

• Librairie Numpy.
• Librairie Scipy.
• Algèbre linéaire en Python.
• Calcul différentiel et intégral en Python.
• Statistiques en Python.
• Quiz et exercices

Ouvert à tous.

Présentation des fonctions et des commandes; démonstration à l’ordinateur; exercices supervisés. Du temps sera alloué pour réaliser un projet personnel sous la supervision de l’enseignant.  Les documents Google Colab (notes de cours et code Python) seront largement utilisés.

• Le participant doit avoir une bonne base en programmation (peu importe le langage qu’il connaît).