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Georgia
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Ingénieure et Docteure en IA (ENS, Stanford) : Cours en Data Science, IA Générative, NLP et Machine Learning avec approche pratique
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À propos de Georgia
Ce qui me distingue :
Avec une expérience combinant enseignement académique et expérience en entreprise, je propose un apprentissage rigoureux, adapté aux exigences du secteur. En tant que mentor sur OpenClassrooms, j’ai encadré plusieurs étudiants, et j'ai organisé divers workshops sur les bonnes pratiques en programmation et science des données lors de conférences. Mon accompagnement est personnalisé pour permettre aux élèves de mieux comprendre les concepts complexes à travers des exemples concrets.
À qui s'adressent mes cours :
Mes cours s'adressent aux étudiants de licence, master, ainsi qu'aux professionnels cherchant à approfondir ou développer des compétences en IA, NLP, Data Science et IA Générative. Que vous soyez en reconversion ou en quête de perfectionnement, mon enseignement est conçu pour répondre à vos besoins spécifiques et à vos projets professionnels.
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À propos du cours
- Primaire
- Collège
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niveaux :
Primaire
Collège
Seconde
Première
Terminale
BTS
Supérieur
Formation pour adultes
Débutant
Intermédiaire
Avancé
Enfant
- Français
- Anglais
- Grec
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Grec
Actuellement ingénieure en Machine Learning dans l’industrie, j’ai travaillé aussi bien au sein d’une startup innovante que dans une grande entreprise de services. Ancrée dans le secteur de l’IA, j'ai développé une expertise couvrant un large éventail de domaines, tout en consolidant une base académique solide avec un PhD à l'ENS Paris, et un post-doctorat à Stanford University aux USA.
Méthodes d'enseignement et déroulement des cours :
Mon enseignement est centré sur la mise en pratique à travers des projets concrets. Je privilégie une pédagogie active, guidant les étudiants dans des projets réels, comme par exemple en IA Générative (RAG), NLP et Data Science. Ensemble, nous travaillons sur des projets de bout en bout : de la conception à l’implémentation, avec des outils comme Python, LangChain, SpaCy ou Scikit-learn, et d’autres technologies adaptées aux besoins actuels de l’industrie. J’encourage les élèves à poser des questions, à expérimenter et à intégrer les concepts théoriques au fil des exercices pratiques.
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