Apprendre les langages de programmation et la sécurité des appplications Web

Synopsis: React Native est un framework open source créé par Facebook (Meta) qui permet de développer des applications mobiles natives cross-platform (ou multi-plateformes), c'est à dire qui fonctionnent à la fois sur Android et iOS en utilisant une seule base de code. React Native est fondé sur la bibliothèque React destinée au développement des applications Web frontend. Donc, le fait de savoir déjà coder en React donne une excellente base pour apprendre React Native.

Synopsis: Ce cours explore les architectures et algorithmes du Machine Learning, considérés comme le noyau de l’intelligence artificielle moderne. À travers des exemples concrets, il présente les principaux types d’apprentissage, les méthodes emblématiques et les étapes clés du pipeline de développement d’un modèle. Les bases en statistiques et en probabilité sont simplifiés afin de mieux comprendre les mécanismes d’entraînement et d’évaluation. Enfin, des outils incontournables tels que NumPy, Pandas et scikit-learn intégrés au langage Python, servent à illustrer la mise en œuvre pratique et l’expérimentation des modèles.

Synopsis: Le preprocessing et le feature engineering constituent deux étapes essentielles avant l’entraînement d’un modèle de machine learning. Le preprocessing vise à nettoyer et préparer les données en corrigeant les valeurs manquantes, les types ou les échelles pour garantir un jeu de données cohérent. Le feature engineering quant à lui, consiste à transformer ou créer des variables afin de révéler des patterns plus informatifs pour le modèle. Ensemble, ces deux phases permettent de passer de données brutes à des données réellement exploitables afin d'améliorer la qualité et la performance finale d’un modèle.

Synopsis: Le Deep Learning (ou apprentissage profond) est une branche de l’intelligence artificielle qui s’appuie sur des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Il permet de modéliser des relations complexes grâce à des couches successives qui extraient des représentations de plus en plus abstraites. Les architectures courantes incluent les réseaux convolutifs (CNN) pour les images et les réseaux récurrents (RNN, LSTM) pour les séquences. Le Deep Learning constitue un pilier des applications modernes de l’IA capable d’atteindre des performances à peine imaginables.