📄️ Table des matières
Cours de découverte gratuit sur Python pour l'intelligence artificielle en 6 leçons. Comprenez pourquoi Python a gagné, à quoi servent réellement NumPy et pandas, comment on travaille dans un notebook, ce que fait scikit-learn, et comment choisir entre PyTorch et TensorFlow. Sans installation, sans code à écrire.
📄️ 1. Pourquoi Python a gagné
Leçon 1 du cours gratuit Python pour l'IA : pourquoi un langage lent est devenu le standard du machine learning, comment il appelle du code compilé, et ce que la domination de son écosystème implique concrètement pour vous.
📄️ 2. NumPy et pandas
Leçon 2 du cours gratuit Python pour l'IA : ce qu'est un tableau NumPy et pourquoi il est cent fois plus rapide qu'une liste, ce que pandas ajoute avec le DataFrame, et pourquoi 80 % du travail d'un projet IA se passe ici.
📄️ 3. Notebooks et méthode
Leçon 3 du cours gratuit Python pour l'IA : pourquoi les notebooks dominent l'expérimentation, le piège de l'état caché et de l'exécution dans le désordre, et à quel moment il faut sortir du notebook.
📄️ 4. scikit-learn
Leçon 4 du cours gratuit Python pour l'IA : ce que scikit-learn a standardisé avec fit, predict et score, à quoi servent les pipelines, ce que la bibliothèque ne fait pas, et pourquoi elle reste le premier réflexe sur des données tabulaires.
📄️ 5. Frameworks et environnements
Leçon 5 du cours gratuit Python pour l'IA : comment choisir entre PyTorch et TensorFlow en 2026, ce qu'apporte Hugging Face, et pourquoi travailler sans environnement isolé finit toujours par casser un projet.
📄️ 6. Récapitulatif et FAQ
Leçon 6 du cours gratuit Python pour l'IA : synthèse des cinq leçons, glossaire des termes de l'écosystème, ordre d'apprentissage recommandé, et réponses directes aux 12 questions que les débutants posent le plus.
📄️ 7. Quiz et attestation
Testez votre compréhension de l'écosystème Python de l'intelligence artificielle avec un quiz gratuit de 5 questions, corrigé et expliqué : NumPy, pandas, vectorisation, scikit-learn, pipelines et environnements.