C’est le nec plus ultra des professeurs. Qualité du profil, excellence du diplôme, réponse garantie. Ali organisera avec soin votre premier cours de Sécurité informatique.
Ali
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Nombre d'élèves que Ali a accompagné depuis son arrivée sur Superprof
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Mathématiques pour l’Intelligence Artificielle : Algèbre Linéaire, Probabilités, Calcul Différentiel et Optimisation – Comprenez vraiment le Machine Learning et le Deep Learning
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Ambassadeur
C’est le nec plus ultra des professeurs. Qualité du profil, excellence du diplôme, réponse garantie. Ali organisera avec soin votre premier cours de Sécurité informatique.
À propos d'Ali
Mon parcours est à la fois académique, pédagogique et orienté vers la recherche en mathématiques.
J’ai commencé par une classe préparatoire scientifique, avec une formation intensive en mathématiques, physique et sciences de l’ingénieur. Cette expérience de la prépa a fortement influencé ma manière d’enseigner : comprendre les idées en profondeur, développer des méthodes efficaces et apprendre à résoudre des problèmes exigeants.
J’ai ensuite poursuivi mes études à l’Université de Lille, où j’ai obtenu une licence de mathématiques, une licence d’informatique ainsi qu’un Master Recherche en mathématiques fondamentales. J’ai également obtenu le CAPES de mathématiques.
Mon parcours de recherche m’a conduit à travailler sur plusieurs domaines des mathématiques fondamentales : théorie des nombres, algèbre, représentations de groupes et géométrie algébrique. J’ai notamment effectué des travaux de recherche au laboratoire Paul Painlevé à Lille, à l’Institut Fourier de Grenoble et à l’Université de Groningen aux Pays-Bas.
J’ai également suivi des enseignements et participé à des activités de recherche en mathématiques fondamentales à l’École Normale Supérieure de Lyon.
Parallèlement à la recherche, j’enseigne les mathématiques depuis de nombreuses années. J’ai enseigné à l’université, notamment à Grenoble et à Groningen, puis accompagné de nombreux étudiants en classes préparatoires scientifiques et économiques.
J’ai travaillé avec des élèves de MPSI, PCSI, MP, PSI, BCPST, ECS et ECE, ainsi qu’avec des étudiants préparant différents concours d’écoles d’ingénieurs et de grandes écoles.
J’ai également préparé des étudiants aux concours Centrale, Mines, ENS, aux concours post-bac d’écoles d’ingénieurs et à différents examens sélectifs.
À Bordeaux, j’ai notamment enseigné et accompagné des étudiants en classes préparatoires au Groupe Capitole.
Mon approche pédagogique repose sur un principe simple : comprendre avant d’appliquer.
Je cherche à faire comprendre les idées, les méthodes et la logique derrière les formules, plutôt que de faire apprendre des recettes par cœur.
Aujourd’hui, je propose notamment des cours consacrés aux mathématiques nécessaires pour comprendre l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning.
L’objectif est de construire des bases solides en algèbre linéaire, probabilités, statistiques, calcul différentiel et optimisation, puis de montrer comment ces outils interviennent concrètement dans les modèles d’IA.
Matrices, vecteurs, gradients, fonctions de coût, descente de gradient, probabilités ou optimisation ne sont pas présentés comme des notions abstraites isolées : nous les relions directement au fonctionnement du Machine Learning, des réseaux de neurones et du Deep Learning.
Ces cours peuvent s’adresser aussi bien à des étudiants en mathématiques, informatique, école d’ingénieurs ou Data Science qu’à des développeurs ou professionnels souhaitant acquérir une compréhension mathématique plus solide de l’Intelligence Artificielle.
Selon le niveau de l’élève, nous pouvons repartir des bases ou aller progressivement vers des notions plus avancées utilisées dans les réseaux de neurones, l’optimisation et les architectures modernes d’Intelligence Artificielle.
Mon objectif est que l’élève ne se contente pas d’utiliser un modèle ou une bibliothèque informatique, mais qu’il puisse comprendre les mathématiques qui se trouvent derrière.
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À propos du cours
- Tout niveaux
- Français
- Anglais
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Cours spécialisé : Les Mathématiques derrière l’Intelligence Artificielle
En tant qu’enseignant en mathématiques et chercheur, je vous propose un accompagnement dédié aux fondements mathématiques de l’Intelligence Artificielle, du Machine Learning et du Deep Learning.
L’objectif n’est pas simplement d’utiliser des outils ou des bibliothèques Python, mais de comprendre réellement les mathématiques qui permettent aux modèles d’apprendre.
Que vous soyez étudiant en école d’ingénieurs, université, informatique, Data Science ou mathématiques, développeur souhaitant mieux comprendre les modèles qu’il utilise, professionnel en reconversion vers l’IA ou simplement curieux de comprendre ce qui se cache derrière les réseaux de neurones, le cours est adapté à votre niveau et à vos objectifs.
Pourquoi suivre ce cours ?
Comprendre les modèles plutôt que simplement les utiliser.
Nous relions chaque notion mathématique à son rôle concret en Intelligence Artificielle : pourquoi utilise-t-on des matrices ? À quoi sert un gradient ? Comment un réseau de neurones apprend-il ? Pourquoi minimise-t-on une fonction de coût ?
Une approche progressive.
Il n’est pas nécessaire d’être expert en mathématiques. Nous pouvons reprendre les bases avant d’aller progressivement vers les concepts utilisés dans le Machine Learning et le Deep Learning.
Mathématiques et applications concrètes.
Chaque notion est reliée à des exemples issus de l’IA afin d’éviter un enseignement purement abstrait.
Contenu possible du cours :
Algèbre linéaire : vecteurs, matrices, produits matriciels, espaces vectoriels, valeurs propres.
Calcul différentiel : dérivées, dérivées partielles, gradients et règle de chaîne.
Probabilités et statistiques : variables aléatoires, distributions, espérance, variance et estimation.
Optimisation : fonctions de coût, descente de gradient et méthodes d’optimisation.
Machine Learning : régression, classification et fonctions de perte.
Réseaux de neurones : propagation avant, fonctions d’activation et backpropagation.
Deep Learning : compréhension mathématique progressive des architectures modernes.
Selon votre niveau, nous pouvons également aborder les Transformers, l’attention et les modèles de langage.
Une approche centrée sur la compréhension.
Par exemple, au lieu d’apprendre simplement la formule de la descente de gradient, nous cherchons à comprendre ce que cherche le modèle, pourquoi on calcule un gradient et comment ce gradient modifie les paramètres du réseau.
L’objectif est de construire progressivement une vision claire des mathématiques derrière l’IA.
Les cours sont personnalisés selon votre niveau, votre formation et votre projet : préparation académique, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, recherche ou projet professionnel.
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Recommandations
Les recommandations proviennent des proches et connaisances du professeur
10
Mon fils suit des cours avec Ali et les progrès se font déjà sentir.
Ali est très compétent et réactif et sa méthode repose tout d'abord sur l'évaluation de l'élève puis sur une montée en puissance en accompagnant l'élève pour plus de réflexion.
En plus de cela, les échanges entre les cours permettent à l'élève de se sentir aussi responsable de sa progression.
Je recommandeJe suis les cours d'Ali depuis ma première année de prépa PCSI et cette année PC.Les cours sont complets et grâce lui mes résultats ont évolué.
Ali est vraiment un SUPERPROF!!!et je le recommande vivement.Professeur très sympa, qui a une bonne préoccupation de l'élève c'est à dire qu'il peut même donner des heures en plus. Il n'hésite pas à aller à l'essentiel et donne de très bon conseils. Il est flexible et ponctuelle.
Très sympathique, passionné de maths bien sûr, belle expérience, partage goût de la matière
Ali m’a aidé durant mes deux années de classes préparatoires. Grâce à sa méthode de travail, j’ai progressé en mathématiques et intégré l’Ecole Nationale de l’Aviation Civile. Personne très à l’écoute, il saura vous faire travailler sur les points fondamentaux et sur des sujets parfois plus complexes.
Je remercie Ali et le recommandeAli est un collègue, je me rappelle de lui, il était majorant en MPSI.
Concernant le soutien scolaire, sa classe de ESA (concours médecine militaire) a obtenue les meilleurs résultats l'année dernière.
C'est un spécialiste des concours de la préparation aux concours des écoles d'ingénieurs MP, PC , PT, et pourra vous accompagner jusqu'à intégrer l'école de votre rêve .
Chaque fois les discussions avec lui sont très riches, car c'est quelqu'un de très cultivé en mathématiques, surtout en théorie de nombre.
Pour toutes ces raisons je le recommande vivement.Ali est un professeur compétent, il connaît bien le programme des classes préparatoires, j’ai réussi à intégrer une école d’ingénieur d’aéronautique à Toulouse, grâce à ses conseils et sa disponibilité, j’ai pu passer l’année mathsSup avec succès, la spé puis une bonne préparation aux concours. Je recommande sans hésitation.
Théo
Mr Mkida est l'un des meilleurs professeurs du collectif. Ils a obtenu d'excellents résultats de par son expérience, sa méthodologie et sa très bonne compréhension des mathématiques, testées sur un panels d'élèves et d'étudiants d'horizon différent.
Je vous le recommande sincèrement!!Mr Mkida est l'un des meilleurs professeurs du collectifs. Ils a obtenu d'excellents résultats de par son expérience, sa méthodologie et sa très bonne compréhension des mathématiques, testées sur un panels d'élèves et d'étudiants d'horizon différent.
Je vous le recommande sincèrement!!Très bon prof expliquant jusqu'à ce que l'élève est bien compris. M'a aidé à réussir mon DUT Informatique et à entrer en école d'ingénieur. Merci encore ! Je conseille vivement ;)
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Tarifs
Tarif
- 28CHF
Tarifs packs
- 5 h: 142CHF
- 10 h: 283CHF
webcam
- 28CHF/h
Précisions
Le tarif correspond à un accompagnement spécialisé en mathématiques pour l’Intelligence Artificielle, adapté au niveau et aux objectifs de chaque élève.
Les cours peuvent porter sur l’algèbre linéaire, les probabilités, les statistiques, le calcul différentiel, l’optimisation, le Machine Learning ou les réseaux de neurones.
Une préparation en amont peut être réalisée lorsque l’élève souhaite travailler sur un sujet précis, un projet universitaire ou un contenu avancé.
Pour un suivi régulier ou plusieurs heures de cours, il est également possible de mettre en place un accompagnement adapté.
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