Ce projet propose une formation d'initiation au langage Python, incluant des supports pédagogiques sous forme de notebooks Jupyter. Il permet aux participants d'apprendre les bases du langage de manière interactive et pratique. La formation est accessible en ligne et régulièrement mise à jour via un dépôt GitLab.

Ce projet propose des tutoriels et exercices pratiques pour initier les étudiants à l'analyse de données avec les outils Python NumPy et pandas. Il inclut des notebooks interactifs couvrant les bases, la visualisation et des examens corrigés. Destiné à des formations universitaires, il facilite l'apprentissage autonome grâce à des environnements comme Google Colab et Binder.

Ce projet propose des tutoriels et exercices pratiques pour initier les étudiants à l'analyse de données avec les outils Python NumPy et pandas. Il inclut des notebooks interactifs accessibles via Google Colab ou Binder, ainsi que des examens corrigés pour évaluer les compétences acquises. Destiné à des formations comme le DU Data Scientist de l'Université Clermont-Auvergne, il facilite l'apprentissage autonome ou encadré.

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 pédagogique est un cours interactif destiné aux étudiants de première année pour leur enseigner les concepts fondamentaux des boucles et des conditions en programmation. Il s'agit d'un support de formation sous forme de notebook interactif, permettant une approche pratique et progressive de l'algorithmique.

Fidle est une formation de 3 jours dédiée à l'introduction au Deep Learning, co-organisée par l'institut 3IA MIAI, le CNRS, la Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires (MITI) et l'Université Grenoble Alpes. Elle vise à fournir une compréhension des bases des réseaux de neurones, une première expérience pratique via des exemples concrets, et une maîtrise des technologies TensorFlow/Keras et Jupyter Lab. La formation s'appuie sur des supports pédagogiques variés, des notebooks interactifs et des jeux de données pour illustrer les concepts.

Ce projet propose un diaporama interactif conçu pour présenter les outils de géomatique sous R et les notebooks comme support de science reproductible. Il vise à sensibiliser les participants aux bonnes pratiques de publication et de collaboration en utilisant des formats ouverts et accessibles.

Ce projet propose des ressources et ateliers pour apprendre à utiliser Git, un système de contrôle de version. Il inclut des supports de formation, des scripts pratiques et des notebooks interactifs pour maîtriser les commandes de base et les workflows avancés. Destiné aux débutants comme aux utilisateurs intermédiaires, il facilite l'apprentissage collaboratif et l'expérimentation en conditions réelles.

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.

Ce projet pédagogique est un cours interactif destiné aux étudiants de première année pour leur enseigner les concepts fondamentaux des boucles et des conditions en programmation. Il s'agit d'un support de formation sous forme de notebook Jupyter, structuré pour faciliter l'apprentissage pratique et progressif des bases de l'algorithmique.