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Udemy.Méga.Classe.IA.&.Python.300+.Projets.Pratiques.2025.Fr.Web.720p.x264

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1. Semaine 1 Bases de la programmation Python pour l’intelligence artificielle

1. Introduction à la semaine 1 – Bases de Python.mp4	MP4	2.58 MB
2. Jour 1 Introduction à Python et configuration de l’environnement de développem.mp4	MP4	135.56 MB
3. Jour 2 Contrôle du flux dans Python.mp4	MP4	224.19 MB
4. Jour 3 Fonctions et modules.mp4	MP4	149.48 MB
5. Jour 4 Structures de données (Listes, Tuples, Dictionnaires, Ensembles).mp4	MP4	219.32 MB
6. Jour 5 Manipulation des chaînes de caractères.mp4	MP4	163.17 MB
7. Jour 6 Gestion des fichiers.mp4	MP4	160.45 MB
8. Jour 7 Code Pythonique et travail sur projet.mp4	MP4	362.38 MB

10. Semaine 10 Réseaux de neurones convolutifs (CNNs)

1. Introduction à la semaine 10 – CNNs.mp4	MP4	4.09 MB
2. Jour 1 Introduction aux CNNs.mp4	MP4	227.62 MB
3. Jour 2 Couches convolutives et filtres.mp4	MP4	203.26 MB
4. Jour 3 Couches de pooling et réduction de dimension.mp4	MP4	230.61 MB
5. Jour 4 Architectures CNN avec KerasTensorFlow.mp4	MP4	158.91 MB
6. Jour 5 Architectures CNN avec PyTorch.mp4	MP4	208.26 MB
7. Jour 6 Régularisation et augmentation de données.mp4	MP4	159.04 MB
8. Jour 7 Projet CNN – Classification Fashion MNIST ou CIFAR-10.mp4	MP4	254.22 MB

11. Semaine 11 RNNs et modélisation de séquences

1. Introduction à la semaine 11 – RNNs et séquences.mp4	MP4	4.38 MB
2. Jour 1 Introduction à la modélisation séquentielle.mp4	MP4	264.19 MB
3. Jour 2 Architecture RNN et rétropropagation temporelle.mp4	MP4	204.15 MB
4. Jour 3 Réseaux LSTM.mp4	MP4	117.01 MB
5. Jour 4 Unités GRU.mp4	MP4	57.29 MB
6. Jour 5 Prétraitement de texte et word embeddings.mp4	MP4	216.34 MB
7. Jour 6 Modèles séquence-à-séquence et applications.mp4	MP4	460.29 MB
8. Jour 7 Projet RNN – Génération de texte ou analyse de sentiment.mp4	MP4	162.86 MB

12. Semaine 12 Transformers et mécanismes d’attention

1. Introduction à la semaine 12 – Transformers.mp4	MP4	4.31 MB
2. Jour 1 Mécanismes d’attention.mp4	MP4	120.64 MB
3. Jour 2 Architecture Transformer.mp4	MP4	156.79 MB
4. Jour 3 Attention multi-tête et auto-attention.mp4	MP4	192.28 MB
5. Jour 4 Encodage positionnel et réseaux feed-forward.mp4	MP4	174.41 MB
6. Jour 5 Utilisation de BERT et GPT pré-entraînés.mp4	MP4	184.24 MB
7. Jour 6 Transformers avancés – variantes BERT et GPT-3.mp4	MP4	192.55 MB
8. Jour 7 Projet Transformer – Résumé ou traduction de texte.mp4	MP4	170.52 MB

13. Semaine 13 Apprentissage par transfert et fine-tuning

1. Introduction à la semaine 13 – Transfer Learning.mp4	MP4	3.53 MB
2. Jour 1 Concepts de base de l’apprentissage par transfert.mp4	MP4	129.08 MB
3. Jour 2 Apprentissage par transfert en vision par ordinateur.mp4	MP4	247.36 MB
4. Jour 3 Techniques de fine-tuning en vision.mp4	MP4	202.92 MB
5. Jour 4 Transfer Learning en NLP.mp4	MP4	149.99 MB
6. Jour 5 Fine-tuning en NLP.mp4	MP4	241.48 MB
7. Jour 6 Adaptation de domaine et défis.mp4	MP4	138.95 MB
8. Jour 7 Projet – Fine-tuning pour une tâche personnalisée.mp4	MP4	173.13 MB

14. Semaine 1 Bases de Python

1. Cours accéléré Apprenez Python à partir de zéro.mp4	MP4	202.08 MB
2. Jour 1 Générateur de message de bienvenue print & Hello, World!.mp4	MP4	77.05 MB
3. Jour 2 Programme de salutation variables et types de données.mp4	MP4	86.04 MB
4. Jour 3 Calculatrice simple saisie utilisateur & formatage.mp4	MP4	88.26 MB
5. Jour 4 Outil de comparaison instructions if-else.mp4	MP4	82.47 MB
6. Jour 5 Minuteur boucles (for & while).mp4	MP4	68.56 MB
7. Jour 6 Quiz de maths basique fonctions.mp4	MP4	109.27 MB
8. Jour 7 Liste de courses listes.mp4	MP4	121.74 MB

15. Semaine 2 Python Intermédiaire

1. Jour 8 Carnet d’adresses dictionnaires.mp4	MP4	147.43 MB
2. Jour 9 Vérificateur d’ingrédients tuples et ensembles.mp4	MP4	89.35 MB
3. Jour 10 Prise de notes gestion de fichiers.mp4	MP4	114.57 MB
4. Jour 11 Calculatrice sécurisée gestion des exceptions.mp4	MP4	102.2 MB
5. Jour 12 Convertisseur de température fonctions avec retour.mp4	MP4	97.92 MB
6. Jour 13 Gestion des notes compréhensions de listes.mp4	MP4	82.87 MB
7. Jour 14 Générateur de mots de passe modules & bibliothèques.mp4	MP4	99.25 MB

16. Semaine 3 Travailler avec les données

1. Jour 15 Visionneuse de recettes lecture de fichiers.mp4	MP4	106.26 MB
2. Jour 16 Journal quotidien écriture de fichiers.mp4	MP4	103.72 MB
3. Jour 17 Rapport étudiant fichiers CSV.mp4	MP4	103.63 MB
4. Jour 18 App de tâches fichiers JSON.mp4	MP4	130.29 MB
5. Jour 19 App météo avec API API de base.mp4	MP4	121.88 MB
6. Jour 20 Minuteur d'événement dates & heure.mp4	MP4	96.96 MB
7. Jour 21 Récupérateur d’article Wikipédia web scraping.mp4	MP4	146.15 MB

17. Semaine 4 Programmation orientée objet (POO)

1. Jour 22 Simulateur de compte bancaire classes & objets.mp4	MP4	143.14 MB
2. Jour 23 Gestion de bibliothèque constructeurs & méthodes.mp4	MP4	115.75 MB
3. Jour 24 Gestion des employés héritage.mp4	MP4	155.67 MB
4. Jour 25 Simulateur d’animaux polymorphisme.mp4	MP4	92.14 MB
5. Jour 26 Profil utilisateur sécurisé encapsulation.mp4	MP4	127.4 MB
6. Jour 27 Gestion d’inventaire méthodes statiques & de classe.mp4	MP4	119.64 MB
7. Jour 28 Mini DAB projet final en POO.mp4	MP4	132.39 MB

18. Semaine 5 Interfaces graphiques (GUI)

1. Jour 29 App GUI simple bases de Tkinter.mp4	MP4	128.09 MB
2. Jour 30 Compteur de clics boutons & événements.mp4	MP4	132.58 MB
3. Jour 31 Calculatrice IMC champs de saisie.mp4	MP4	145.45 MB
4. Jour 32 Bloc à dessin canvas widgets.mp4	MP4	156.64 MB
5. Jour 33 Connexion simple boîtes de message.mp4	MP4	126.72 MB
6. Jour 34 Liste de tâches GUI widgets avancés.mp4	MP4	132.64 MB
7. Jour 35 Suivi de dépenses projet final GUI.mp4	MP4	172.95 MB

19. Semaine 6 Développement Web avec Python

1. Jour 36 Bonjour Flask bases de Flask.mp4	MP4	100.08 MB
2. Jour 37 Blog personnel routes & templates.mp4	MP4	157.65 MB
3. Jour 38 Formulaire de contact formulaires & saisies.mp4	MP4	91.1 MB
4. Jour 39 Inscription utilisateur base de données.mp4	MP4	151.13 MB
5. Jour 40 Mini API météo APIs REST.mp4	MP4	138.35 MB
6. Jour 41 Déploiement Flask hébergement.mp4	MP4	137.09 MB
7. Jour 42 Site portfolio projet final Flask.mp4	MP4	112.87 MB

2. Semaine 2 Notions essentielles en science des données pour l’IA

1. Introduction à la semaine 2 – Science des données.mp4	MP4	3.13 MB
2. Jour 1 Introduction à NumPy pour les calculs numériques.mp4	MP4	170.46 MB
3. Jour 2 Opérations avancées avec NumPy.mp4	MP4	159.24 MB
4. Jour 3 Introduction à Pandas pour la manipulation de données.mp4	MP4	163.22 MB
5. Jour 4 Nettoyage et préparation des données avec Pandas.mp4	MP4	168.53 MB
6. Jour 5 Agrégation et regroupement des données avec Pandas.mp4	MP4	109.14 MB
7. Jour 6 Visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn.mp4	MP4	231.67 MB
8. Jour 7 Projet d’analyse exploratoire des données (EDA).mp4	MP4	179.16 MB

20. Semaine 7 Initiation à la Data Science

1. Jour 43 Calculatrice matricielle NumPy.mp4	MP4	123.57 MB
2. Jour 44 Nettoyeur de données Pandas.mp4	MP4	99.9 MB
3. Jour 45 Générateur de graphiques Matplotlib.mp4	MP4	130.33 MB
4. Jour 46 Analyse des ventes data analysis.mp4	MP4	175.89 MB
5. Jour 47 Courbe de température visualisation.mp4	MP4	143.53 MB
6. Jour 48 Suivi de bourse data scraping.mp4	MP4	127.64 MB
7. Jour 49 Tableau de bord COVID-19 projet final.mp4	MP4	158.9 MB

21. Jours 50–60 Projets intermédiaires

1. Jour 50 Tableau de bord météo.mp4	MP4	215.77 MB
10. Jour 59 Convertisseur Markdown → HTML.mp4	MP4	133.45 MB
11. Jour 60 Journal personnel.mp4	MP4	164.76 MB
2. Jour 51 Suivi de dépenses.mp4	MP4	146.27 MB
3. Jour 52 Organiseur de fichiers.mp4	MP4	122.13 MB
4. Jour 53 Jeu du morpion.mp4	MP4	212.4 MB
5. Jour 54 Mini chatbot.mp4	MP4	76.34 MB
6. Jour 55 Organiseur de playlist.mp4	MP4	170 MB
7. Jour 56 Planificateur de budget.mp4	MP4	117.47 MB
8. Jour 57 Générateur d’art ASCII.mp4	MP4	111.52 MB
9. Jour 58 Minuteur Pomodoro.mp4	MP4	180.14 MB

22. Jours 61–70 Projets avancés intermédiaires

1. Jour 61 Scraper de réseaux sociaux.mp4	MP4	106.26 MB
10. Jour 70 Visualiseur de données.mp4	MP4	167.3 MB
2. Jour 62 Sauvegarde automatique.mp4	MP4	113.3 MB
3. Jour 63 Système de recommandation films.mp4	MP4	128.94 MB
4. Jour 64 Fusionneur de PDFs.mp4	MP4	80.74 MB
5. Jour 65 Backend de site portfolio.mp4	MP4	153.58 MB
6. Jour 66 App de flashcards.mp4	MP4	80.51 MB
7. Jour 67 Tableau boursier.mp4	MP4	132.32 MB
8. Jour 68 Planificateur de tâches.mp4	MP4	135.32 MB
9. Jour 69 Convertisseur de devises.mp4	MP4	94.63 MB

23. Jours 71–80 Projets en IA et Machine Learning

1. Jour 71 Détecteur de spam.mp4	MP4	230.27 MB
10. Jour 80 Détecteur de fake news.mp4	MP4	117.96 MB
2. Jour 72 Analyse de sentiment.mp4	MP4	90.48 MB
3. Jour 73 Reconnaissance d’écriture.mp4	MP4	224.79 MB
4. Jour 74 Assistant vocal.mp4	MP4	130.79 MB
5. Jour 75 App de détection de visage.mp4	MP4	143.23 MB
6. Jour 76 Système de recommandation simple.mp4	MP4	125.92 MB
7. Jour 77 Chatbot IA avec NLP.mp4	MP4	106.41 MB
8. Jour 78 Détection d’objets.mp4	MP4	90.18 MB
9. Jour 79 Traducteur de langues.mp4	MP4	80.61 MB

24. Algorithmes de Machine Learning avec Python

1. Introduction aux algorithmes de ML et leur implémentation.mp4	MP4	14.21 MB
10. 9. Gradient Boosting.mp4	MP4	48.86 MB
11. 10. Naive Bayes.mp4	MP4	41.79 MB
12. 11. K-Means clustering.mp4	MP4	26.19 MB
13. 12. Regroupement hiérarchique.mp4	MP4	34.98 MB
14. 13. DBSCAN.mp4	MP4	28.99 MB
15. 14. Modèles de mélange gaussien (GMM).mp4	MP4	31.67 MB
16. 15. ACP (Analyse en composantes principales).mp4	MP4	32.1 MB
17. 16. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding).mp4	MP4	35.17 MB
18. 17. Autoencodeurs.mp4	MP4	66.43 MB
19. 18. Self-training.mp4	MP4	60.88 MB
2. 1. Régression linéaire.mp4	MP4	43.93 MB
20. 19. Q-learning.mp4	MP4	75.59 MB
21. 20. Réseaux de neurones profonds Q (DQN).mp4	MP4	127.49 MB
22. 21. Méthodes Policy Gradient.mp4	MP4	107.69 MB
23. 22. One-Class SVM.mp4	MP4	30.87 MB
24. 23. Forêt d’isolation.mp4	MP4	35.03 MB
25. 24. Réseaux de neurones convolutifs (CNNs).mp4	MP4	72.69 MB
26. 25. Réseaux neuronaux récurrents (RNNs).mp4	MP4	66.82 MB
27. 26. Mémoire à long court terme (LSTM).mp4	MP4	65.29 MB
28. 27. Transformers.mp4	MP4	106.21 MB
3. 2. Régression Ridge et Lasso.mp4	MP4	59.87 MB
4. 3. Régression polynomiale.mp4	MP4	54.25 MB
5. 4. Régression logistique.mp4	MP4	41.08 MB
6. 5. K plus proches voisins (KNN).mp4	MP4	45.73 MB
7. 6. Machines à vecteurs de support (SVM).mp4	MP4	50.3 MB
8. 7. Arbres de décision.mp4	MP4	46.81 MB
9. 8. Forêts aléatoires (Random Forests).mp4	MP4	46.03 MB

3. Semaine 3 Mathématiques pour le machine learning et l’IA

1. Introduction à la semaine 3 – Mathématiques pour le ML.mp4	MP4	3.39 MB
2. Jour 1 Fondamentaux de l’algèbre linéaire.mp4	MP4	151.87 MB
3. Jour 2 Concepts avancés en algèbre linéaire.mp4	MP4	143.75 MB
4. Jour 3 Calcul différentiel pour le ML.mp4	MP4	129.99 MB
5. Jour 4 Calcul intégral et optimisation.mp4	MP4	108.97 MB
6. Jour 5 Théorie des probabilités et distributions.mp4	MP4	185.87 MB
7. Jour 6 Fondamentaux en statistiques.mp4	MP4	144.24 MB
8. Jour 7 Mini projet mathématique – Régression linéaire depuis zéro.mp4	MP4	126.97 MB

4. Semaine 4 Probabilités et statistiques pour le ML et l’IA

1. Introduction à la semaine 4 – Probabilités et statistiques.mp4	MP4	3.57 MB
2. Jour 1 Variables aléatoires et théorie des probabilités.mp4	MP4	131.4 MB
3. Jour 2 Distributions de probabilité dans le ML.mp4	MP4	123.26 MB
4. Jour 3 Inférence statistique – Estimation et intervalles de confiance.mp4	MP4	115.75 MB
5. Jour 4 Tests d’hypothèse et valeurs p.mp4	MP4	73.38 MB
6. Jour 5 Types de tests d’hypothèse.mp4	MP4	138.98 MB
7. Jour 6 Corrélation et régression.mp4	MP4	132.28 MB
8. Jour 7 Projet d’analyse statistique – Analyse de données réelles.mp4	MP4	216.67 MB

5. Semaine 5 Introduction au machine learning

1. Introduction à la semaine 5 – ML.mp4	MP4	3.62 MB
2. Jour 1 Bases du machine learning et terminologie.mp4	MP4	106.97 MB
3. Jour 2 Apprentissage supervisé et modèles de régression.mp4	MP4	102.63 MB
4. Jour 3 Régressions avancées – polynomiale et régularisation.mp4	MP4	271.32 MB
5. Jour 4 Classification et régression logistique.mp4	MP4	209.85 MB
6. Jour 5 Évaluation des modèles et validation croisée.mp4	MP4	119.57 MB
7. Jour 6 Algorithme des k-plus proches voisins (k-NN).mp4	MP4	145.03 MB
8. Jour 7 Mini projet d’apprentissage supervisé.mp4	MP4	237 MB

6. Semaine 6 Ingénierie des caractéristiques et évaluation des modèles

1. Introduction à la semaine 6 – Feature Engineering.mp4	MP4	2.93 MB
2. Jour 1 Introduction à l’ingénierie des caractéristiques.mp4	MP4	114.66 MB
3. Jour 2 Normalisation et mise à l’échelle des données.mp4	MP4	139.47 MB
4. Jour 3 Encodage des variables catégorielles.mp4	MP4	141.81 MB
5. Jour 4 Techniques de sélection de caractéristiques.mp4	MP4	133.72 MB
6. Jour 5 Création et transformation de caractéristiques.mp4	MP4	145.71 MB
7. Jour 6 Méthodes d’évaluation des modèles.mp4	MP4	125.73 MB
8. Jour 7 Validation croisée et réglage des hyperparamètres.mp4	MP4	171.45 MB

7. Semaine 7 Algorithmes de ML avancés

1. Introduction à la semaine 7 – Algorithmes avancés.mp4	MP4	2.86 MB
2. Jour 1 Introduction à l’apprentissage ensembliste.mp4	MP4	118.03 MB
3. Jour 2 Bagging et forêts aléatoires.mp4	MP4	112.53 MB
4. Jour 3 Boosting et Gradient Boosting.mp4	MP4	132.9 MB
5. Jour 4 Introduction à XGBoost.mp4	MP4	175.46 MB
6. Jour 5 LightGBM et CatBoost.mp4	MP4	184.38 MB
7. Jour 6 Gérer les données déséquilibrées.mp4	MP4	152.4 MB
8. Jour 7 Projet – Comparaison de modèles sur données réelles.mp4	MP4	216.56 MB

8. Semaine 8 Réglage et optimisation des modèles

1. Introduction à la semaine 8 – Optimisation.mp4	MP4	4.54 MB
2. Jour 1 Introduction au tuning des hyperparamètres.mp4	MP4	112.7 MB
3. Jour 2 Grid Search et Random Search.mp4	MP4	141.7 MB
4. Jour 3 Optimisation bayésienne.mp4	MP4	263.68 MB
5. Jour 4 Techniques de régularisation.mp4	MP4	118.12 MB
6. Jour 5 Validation croisée et évaluation.mp4	MP4	109.76 MB
7. Jour 6 Tuning automatisé avec GridSearchCV et RandomizedSearchCV.mp4	MP4	184.15 MB
8. Jour 7 Projet – Construction et réglage du modèle final.mp4	MP4	230.88 MB

9. Semaine 9 Réseaux de neurones et bases du deep learning

1. Introduction à la semaine 9 – Deep Learning.mp4	MP4	4.14 MB
2. Jour 1 Concepts de base en deep learning.mp4	MP4	117.49 MB
3. Jour 2 Propagation avant et fonctions d’activation.mp4	MP4	120.41 MB
4. Jour 3 Fonctions de perte et rétropropagation.mp4	MP4	131.3 MB
5. Jour 4 Descente de gradient et techniques d’optimisation.mp4	MP4	186.55 MB
6. Jour 5 Création de réseaux avec TensorFlow et Keras.mp4	MP4	168.04 MB
7. Jour 6 Création de réseaux avec PyTorch.mp4	MP4	252.78 MB
8. Jour 7 Projet – Classification d’images avec CIFAR-10.mp4	MP4	214 MB

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