Sterley Gilbert - professeur de data science - Paris 4e
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Sterley Gilbert

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  • Data science

PhD Researcher à Mines Paris - PSL University en Intelligence Artificielle donne des cours de Data Science, d'Intelligence Artificielle, Machine Learning, Deep Learning.

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À propos de Sterley Gilbert

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PhD Researcher à Mines Paris – PSL University en Intelligence Artificielle et ingénieur diplômé en Master IA et Robotique. Titulaire d’une Licence en Informatique à la Sorbonne Université et d’un Bac S.

J’ai eu l’opportunité d’évoluer dans différents environnements: laboratoires de recherche, entreprises technologiques et missions freelance, ce qui m’a permis de développer des compétences variées et une pédagogie adaptée à chaque profil.

Curieux, rigoureux et à l’écoute, j’aime partager mon savoir avec clarté et méthode. Mon objectif est d’accompagner chaque apprenant avec bienveillance et de l’aider à progresser à son rythme, quels que soient ses objectifs.

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À propos du cours

  • Primaire
  • Collège
  • Seconde
  • +9
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    Collège

    Seconde

    Première

    Terminale

    BTS

    Enseignement supérieur

    Formation professionnelle

    Préscolaire

    Débutant

    Avancé

    Enfant

  • Français

Toutes les langues parlées pour le cours :

Français

Ce cours d’Intelligence Artificielle s’adresse à tous les profils : étudiants, débutants curieux, professionnels en reconversion ou passionnés souhaitant se former à la pointe de la technologie. Le contenu est personnalisé selon votre niveau et vos objectifs : préparation d’un entretien technique, soutien académique, projet personnel, portfolio GitHub, ou simple découverte guidée.

Mon approche est structurée, progressive et orientée résultats. L’objectif : vous rendre autonome et confiant face aux grands concepts de l’IA, tout en gardant le plaisir d’apprendre !

Nous aborderons ensemble des concepts clés tels que :
- Machine Learning : Reinforcement Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning. (Régression, classification, arbres de décision, k-means).
- Deep Learning : Diffusion Models, Auto-Encoders (AE), Artificial Neural Networks (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN), Generative Adversarial Networks (GAN), Recurrent Neural Networks (RNN), Spikes Neural Networks (SNN), Graph Neural Network (GNN), Long Short-term Memory (LSTM), Attention & Transformers.
- Traitement du langage naturel (SpaCy, Langchain, RAG, GPT API, HuggingFace, NLP)
- Outils comme Python, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, Jupyter, Keras, Numpy, Scipy etc.

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Tarifs

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