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Ingénieur donne cours et aide aux devoirs toutes matières scientifiques
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#### OFFRE ####
Je propose des cours et des sessions d'aide aux devoirs pour des élèves du collège au lycée.
Le contenu est modelé selon vos envies. Je peux proposer des cours préparés, tout comme je peux travailler sur les supports que vous désirez.
Avant la première session je vous invite à m'appeler afin que je puisse cerner vos attentes et préparer au mieux notre rencontre.

#### METHODOLOGIE ####
Mes méthodes d'apprentissages sont basées sur la compréhension plutôt que sur la mémorisation. J'invite l'élève à ne mémoriser que le strict minimum, afin de se concentrer sur les mécanismes de logiques et les bonnes pratiques à adopter pour conduire une réflexion.

Après m'être assuré que les éléments de bases ont été intégrés par l'élève, j'aime évaluer l'élève avec des exercices nécessitant de mettre en place une démarche scientifique. J'accorde plus d'importance à la justification qu'au résultat en lui même. D'une part, je suis persuadé qu'une démarche correcte donnera toujours un résultat correct (hors erreurs d'inattentions), l'inverse étant faux. D'autre part, la justification permet de mieux cerner les étapes du raisonnements qui posent problème, et donc de se focaliser dessus.

Enfin, la justification permet de mettre en place un point qui m'apparaît comme primordial dans l'éducation: la pédagogie. Juger uniquement à partir d'un résultat revient à accepter ou rejeter toute une réflexion sur un unique critère, ce qui peut être très dévalorisant. Un élève ayant compris 90% du raisonnement doit être encouragé à comprendre les 10% restant, et non stigmatisé sur le fait qu'il n'ait pas encore entièrement assimilé la réflexion. Dans cette optique, il me semble juste de valoriser dans un premier temps les étapes du raisonnement correctement effectuées. Ensuite, de guider l'élève avec une série de questions, afin de lui faire prendre conscience de ses erreurs. Ainsi, l'élève rentre dans un processus d'auto-correction guidé, ce qui lui permet d'apprendre tout en restant impliqué.

####EXPÉRIENCE####
• Cours particulier à destination d'élèves souhaitant se mettre à niveau pendant l'été afin de rentrer en classes préparatoire dans les meilleures conditions possibles.

• Cours de soutien en mathématiques/physique-chimie pour des élèves en difficulté scolaire.

• Formation de public adulte au cours d'ateliers d'initiation au code.

• Participation en tant qu'encadrant lors de sessions de soutiens aux exercices au sein de l'université.

• Assistant au professeur de musique lors de stages

#### FORMATION ####
• Université Technique du Danemark, Copenhague, Master en acoustique
> Etude de différents domaines de l’acoustique. Entre autres: Audiologie,
> Acoustique des ondes, Traitement du signal audio, Communication
> acoustique. Etudes complémentaires en sciences cognitives et statistiques.

• Ecole Centrale de Lille, Ecole d’ingénieur
> Cours dans différents domaines scientifiques appliqués: Mécanique,
> Métrologie, Électronique, etc. Cours de compétences complémentaires:
> Management, Gestion de Projet, etc.

• Lycée Masséna Nice, Classe Préparatoire Physique-Chimie
> Cours intensifs en Mathématiques, Physique et Chimie. Préparation aux
> concours nationaux d'entrées aux grandes Ecoles.
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Mes méthodes d'apprentissages sont basées sur la compréhension plutôt que sur la mémorisation. J'invite l'élève à ne mémoriser que le strict minimum, afin de se concentrer sur les mécanismes de logiques et les bonnes pratiques à adopter pour conduire une réflexion.

Après m'être assuré que les éléments de bases ont été intégrés par l'élève, j'aime évaluer l'élève avec des exercices nécessitant de mettre en place une démarche scientifique. J'accorde plus d'importance à la justification qu'au résultat en lui même. D'une part, je suis persuadé qu'une démarche correcte donnera toujours un résultat correct (hors erreurs d'inattentions), l'inverse étant faux. D'autre part, la justification permet de mieux cerner les étapes du raisonnements qui posent problème, et donc de se focaliser dessus.

Enfin, la justification permet de mettre en place un point qui m'apparaît comme primordial dans l'éducation: la pédagogie. Juger uniquement à partir d'un résultat revient à accepter ou rejeter toute une réflexion sur un unique critère, ce qui peut être très dévalorisant. Un élève ayant compris 90% du raisonnement doit être encouragé à comprendre les 10% restant, et non stigmatisé sur le fait qu'il n'ait pas encore entièrement assimilé la réflexion. Dans cette optique, il me semble juste de valoriser dans un premier temps les étapes du raisonnement correctement effectuées. Ensuite, de guider l'élève avec une série de questions, afin de lui faire prendre conscience de ses erreurs. Ainsi, l'élève rentre dans un processus d'auto-correction guidé, ce qui lui permet d'apprendre tout en restant impliqué.
Education
• Université Technique du Danemark, Copenhague, Master en acoustique
> Etude de différents domaines de l’acoustique. Entre autres: Audiologie,
> Acoustique des ondes, Traitement du signal audio, Communication
> acoustique. Etudes complémentaires en sciences cognitives et statistiques.

• Ecole Centrale de Lille, Ecole d’ingénieur
> Cours dans différents domaines scientifiques appliqués: Mécanique,
> Métrologie, Électronique, etc. Cours de compétences complémentaires:
> Management, Gestion de Projet, etc.

• Lycée Masséna Nice, Classe Préparatoire Physique-Chimie
> Cours intensifs en Mathématiques, Physique et Chimie. Préparation aux
> concours nationaux d'entrées aux grandes Ecoles.
Experience / Qualifications
• Cours particulier à destination d'élèves souhaitant se mettre à niveau pendant l'été afin de rentrer en classes préparatoire dans les meilleures conditions possibles.

• Cours de soutien en mathématiques/physique-chimie pour des élèves en difficulté scolaire.

• Formation de public adulte au cours d'ateliers d'initiation au code.

• Participation en tant qu'encadrant lors de sessions de soutiens aux exercices au sein de l'université.

• Assistant au professeur de musique lors de stages.
Age
Children (7-12 years old)
Teenagers (13-17 years old)
Adults (18-64 years old)
Seniors (65+ years old)
Student level
Beginner
Intermediate
Advanced
Duration
60 minutes
The class is taught in
French
Availability of a typical week
(GMT -05:00)
New York
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Online via webcam
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At student's home
Mon
Tue
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Sat
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00-04
04-08
08-12
12-16
16-20
20-24
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Dave
Bonjour,
Je suis un professeur expérimenté en machine learning avec une expertise de 5 ans dans l'enseignement de cette discipline à tous les niveaux. Mon expertise en utilisant Python et R me permet d'enseigner différents algorithmes de machine learning tels que les réseaux de neurones, les arbres de décision et les algorithmes de clustering. Je suis également expérimenté dans l'utilisation de bibliothèques Python et R populaires telles que TensorFlow, Keras, Scikit-learn et ggplot2.
En plus de mes compétences en matière de machine learning, je suis capable d'aider les étudiants à lire et à comprendre des articles de recherche pour leurs exposés, ainsi qu'à travailler sur des projets en Python et R. Mon engagement envers l'apprentissage automatique est passionné et j'aime partager mes connaissances avec mes étudiants.
Si vous êtes intéressé par mes services de professeur de machine learning pour tous les niveaux, n'hésitez pas à me contacter.
En plus de mes compétences en machine learning, je suis également en mesure de vous aider en mathématiques, en statistiques et en rédaction de mémoires.
Je suis disponible pour enseigner les sujets suivants:
1.Python ou R
2.Exploration des données
3.Machinea learning
3.1. Intro ML
3.2. Linear Model
-> Linear Models for Regression and Classification
3.3. Kernel
-> Kernelization
3.4. Model selection
3.5. Ensemble model,
-> Bagging / RandomForest, Boosting (XGBoost,LightGBM,...) , Stacking
3.6. Data préprocessing
-> Data preprocessing
-> Pipelines: choose the right preprocessing steps and models in your pipeline
-> Cross-validation
3.7. Neural Networks
-> Neural architectures
-> Training neural nets: Forward pass: Tensor operations and Backward pass: Backpropagation
-> Neural network design: Activation functions, weight initialization and Optimizers
-> Neural networks in practice: Model selection, Early stopping, Memorization capacity and information bottleneck, L1/L2 regularization, Dropout, Batch normalization
3.8. Convolutional Neural Networks
-> Image convolution
-> Convolutional neural networks
->Data augmentation
-> Model interpretation
-> Using pre-trained networks (transfer learning)
3.9. Neural Networks for text
-> Bag of words representations, Word embeddings, Word2Vec, FastText, GloVe
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