Ce projet propose des supports pédagogiques sous forme de notebooks Jupyter pour former des étudiants en intelligence artificielle. Il couvre des méthodes et concepts clés en Python, avec des exemples interactifs et des jeux de données comme le dataset Iris. Destiné principalement aux formations universitaires, il facilite l'apprentissage pratique des algorithmes d'apprentissage automatique.

Ce projet propose des ressources pédagogiques pour une formation en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Il inclut des supports de cours sous forme de diapositives, des exercices pratiques sous forme de notebooks Jupyter, et des exemples concrets pour illustrer les concepts clés comme les réseaux de neurones, les modèles de classification et l'analyse de données. Destiné aux étudiants et professionnels, il facilite l'apprentissage interactif et collaboratif.

Outil d'ingénierie tutorale conçu pour transformer un scénario pédagogique en scénario tutoral structuré. Il permet aux formateurs de recenser, prioriser et formaliser les besoins d'accompagnement des apprenants. Grâce à une matrice de criticité et à l'assistance d'une IA dédiée (Albert), il génère des storyboards et des messages types, puis exporte les documents au format LibreOffice, Word ou Markdown. Le tout fonctionne localement dans le navigateur sans installation.

Ce projet propose des ressources et un cadre pédagogique pour enseigner l'intelligence artificielle et le langage Python. Il s'adresse principalement aux étudiants et formateurs souhaitant acquérir des compétences pratiques en IA. Le dépôt contient des exemples de code, des exercices et des outils pour faciliter l'apprentissage des concepts clés de l'IA et de la programmation Python.