Apprendre les langages de programmation et la sécurité des appplications Web

22 cours disponibles pour le moment.

Les cours publiés sur chiny.me, et même les chapitres d'un même cours sont organisés d'une manière progressive et sont généralement liés les uns aux autres. Si vous êtes débutants et souhaitez apprendre le développement Web de zéro, il est préférable que vous progressiez dans les cours et leurs chapitres dans l'ordre établi.

Créer des applications mobiles avec React Native

Supports vidéo non disponibles pour ce cours

Exercices de renforcement non disponibles pour ce cours

Mohamed CHINY
Durée estimée pour le cours de Créer des applications mobiles avec React Native

30h

Niveau recommandé pour le cours de Créer des applications mobiles avec React Native

Avancé

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.

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Introduction à l'intelligence artificielle: comprendre le Machine Learning

Exercices de renforcement disponibles pour ce cours

Mohamed CHINY
Durée estimée pour le cours de Introduction à l'intelligence artificielle: comprendre le Machine Learning

30h

Niveau recommandé pour le cours de Introduction à l'intelligence artificielle: comprendre le Machine Learning

Débutant

Synopsis: Ce cours introduit les principes fondamentaux du Machine Learning qui est le pilier central de l’intelligence artificielle moderne. À travers des exemples concrets et des analogies accessibles, il explore les types d’apprentissage, les algorithmes clés et les étapes du pipeline Machine Learning. Les notions essentielles en statistiques et probabilité ont vulgarisées pour faciliter la compréhension des mécanismes d’entraînement et d’évaluation. Des outils comme Numpy, scikit-learn et Pandas (à travers le langage de programmation Python) sont utilisés pour illustrer la mise en œuvre pratique.

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