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https://github.com/alainlebret/python-et-ia-2

Personal resources from my course "Python & IA"
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Personal resources from my course "Python & IA"

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README

          

# Cours Python et intelligence artificielle / # Python and artificial intelligence course

Ce dépôt contient la deuxième partie des blocs-notes Jupyter du cours "Python et intelligence artificielle" en 2ème année de la filière [GPSE](https://www.ensicaen.fr/formation/diplomes-dingenieurs/formation-statut-etudiant/genie-physique-et-systemes-embarques/) proposés à l'[ENSICAEN](https://www.ensicaen.fr). Ces blocs-notes sont plus particulièrement adaptés au étudiants en "ingénierie physique et capteurs" (IPC) et "génie nucléaire et énergie" (GeNE).

## Séances

### Partie 2

- Séance n°7 : [Apprentissage supervisé et régression](seance_07.ipynb)
- Séance n°8 : [Optimisation et descente de gradient](seance_08.ipynb)
- Séance n°9 : [Apprentissage supervisé et classification](seance_09.ipynb)
- Séance n°10 : [Apprentissage par renforcement](seance_10.ipynb)
- Séance n°11 :
1. [Perceptron multicouche fait maison (partie 1)](seance_11a.ipynb)
2. [Quelques mots sur la rétropropagation](seance_11b.ipynb)
3. [Perceptron multicouche fait maison (partie 2)](seance_11c.ipynb)

Voici le lien vers la [partie 1](https://github.com/alainlebret/python-et-ia-1)

## Licence

![CC BY-NC 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--NC%204.0-lightgrey.svg)

Ce cours est mis à disposition selon les termes de la licence [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).

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### Overview

This repository contains the second part of the Jupyter notebooks for the course **"Python and artificial intelligence"** given in the second year of the [GPSE](https://www.ensicaen.fr/formation/diplomes-dingenieurs/formation-statut-etudiant/genie-physique-et-systemes-embarques/) program at [ENSICAEN](https://www.ensicaen.fr).

### Sessions

#### Part 2

- **Session 7:** [Supervised learning and regression](seance_07.ipynb)
- **Session 8:** [Optimization and gradient descent](seance_08.ipynb)
- **Session 9:** [Supervised learning and classification](seance_09.ipynb)
- **Session 10:** [Reinforcement learning](seance_10.ipynb)
- **Session 11:**
1. [Homemade multilayer perceptron (part 1)](seance_11a.ipynb)
2. [A few words on backpropagation](seance_11b.ipynb)
3. [Homemade multilayer perceptron (part 2)](seance_11c.ipynb)

For part 1 of the course, please visit the following repository: [python-et-ia-1](https://github.com/alainlebret/python-et-ia-1)

### License

![CC BY-NC 4.0](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--NC%204.0-lightgrey.svg)

This course is provided under the terms of the [Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).

(c) Alain Lebret, 2024.