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Professeur fiable
àpd77.27USD/ h
Développement de jeux vidéo Unreal Engine (distance ou physique)
Débutant ou confirmé, je vous apprendrais les bases du logiciel, le développement en blueprints et/ou c++.
Vous acquiérez des notions via le développement par projet et je vous accompagnerais en vous expliquant l'interface du logiciel et en vous démontrant comment utiliser toutes les notions à savoir sur Unreal Engine.
Selon le volume d'heure et votre niveau, nous réaliserons plusieurs projets tels que des platformer 3d, fps, et des rpgs; afin de voir des notions différentes en fonction du projet.
Enfin, à la fin de plusieurs cours, vous aurez plusieurs projets qui accompagneront votre portfolio et de solide base sur Unreal Engine.
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Selon le volume d'heure et votre niveau, nous réaliserons plusieurs projets tels que des platformer 3d, fps, et des rpgs; afin de voir des notions différentes en fonction du projet.
Enfin, à la fin de plusieurs cours, vous aurez plusieurs projets qui accompagneront votre portfolio et de solide base sur Unreal Engine.
Informations supplémentaires
Avoir un pc windows 10 ou 11 avec le logiciel à jour Unreal Engine.Lieu
Cours par webcam
Au domicile de l'élève: Autour de Roubaix, France
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Use ⊞+wheel to zoom!
Info générales
Age : | Adolescents (13-17 ans) Adultes (18-64 ans) Seniors (65+ ans) |
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Niveau du Cours : | Débutant Intermédiaire Avancé |
Durée : | 60 minutes 90 minutes 120 minutes |
Enseigné en : | français, anglais |
Présentation
Diplômé d'un master par l'école EPITECH. J'ai décidé de me lancer en indépendant depuis 2019.Travaillant avec plus de 10 écoles post bac où je donne des cours sur le développement de jeux vidéo avec un volume de plus de 250 étudiants que j'ai pu former à ce jour.
Spécialisé dans le développement avec les logiciels Unity et Unreal Engine. Je serais ravi de vous accompagner dans le développement de votre futur projet.
Education
Titre epitech d'expert en technologie de l'information (bac + 5 / RNCP niveau 7)Le Programme Grande Ecole est le cursus historique d’Epitech Technology. Il se déroule en 5 ans pour former des experts en informatique. Il propose un contenu technique dense et évolutif, comprenant une diversité de projets de programmation et couvrant de nombreux langages qui permettront à l’étudiant d’aborder toutes les nouvelles technologies.
Expérience / Qualifications
Auto-entrepreneur dans le jeu vidéo depuis 2019Intervenant Unreal Engine et Unity depuis 2019 (école post bac)
Création d'un studio de jeu vidéo en 2021
Poser une question
Envoyez un message à Théo et dites-lui ce que vous souhaitez apprendre :
Plus vous serez précis sur votre recherche de cours, sur vos disponibilités... plus Théo sera en mesure d'accepter rapidement votre demande.
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00) New York
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Garantie Satisfaction Totale
Garantie Le-Bon-Prof
Si vous n’êtes pas satisfait de votre premier cours, Apprentus vous trouvera un autre professeur ou vous remboursera le cours.
Réputation Apprentus
- Professeur depuis mars 2015
- Numéro de téléphone vérifié.
- Connecté à Facebook
- Connecté à Google
Disponibilité semaine type
(GMT -05:00) New York
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Au-delà de ces principes généraux, il n'existe pas de règle ou de méthode magique. Certaines approches fonctionnent avec certains élèves mais pas avec d'autres. L'adaptation aux besoins individuels est donc l'objectif principal des cours particuliers. Je ferai donc de mon mieux pour trouver ce qui motive et aide mon élève.
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#### Objectifs du cours:
- **Introduction à l'apprentissage automatique :** Comprendre les concepts et principes de base de l'apprentissage automatique.
- **Programmation Python pour l'apprentissage automatique :** Apprenez les bases de la programmation Python adaptées aux applications d'apprentissage automatique.
- **Principes de base de PyTorch :** Familiarisez-vous avec PyTorch, un framework d'apprentissage en profondeur puissant et flexible.
- **Expérience pratique :** Acquérez une expérience pratique en travaillant sur des projets et des exercices du monde réel.
- **Création et évaluation de modèles :** Apprenez à créer, former et évaluer divers modèles d'apprentissage automatique.
#### Plan de cours:
1. **Introduction à l'apprentissage automatique :**
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
- Types d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Applications de l'apprentissage automatique dans différentes industries
2. **L'essentiel de la programmation Python :**
- Introduction à la programmation Python
- Structures de données et bibliothèques (NumPy, Pandas)
- Manipulation et visualisation de données de base (Matplotlib, Seaborn)
3. **Démarrer avec PyTorch :**
- Introduction à PyTorch et son écosystème
- Mise en place de votre environnement et installation
- Comprendre les tenseurs et les opérations tensorielles de base
4. **Créer votre premier modèle d'apprentissage automatique :**
- Prétraitement et préparation des données
- Diviser les données en ensembles de formation et de test
- Construire un modèle de régression linéaire simple avec PyTorch
5. **Modèles de formation et d'évaluation :**
- Comprendre le processus de formation
- Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation
- Évaluation des performances du modèle à l'aide de métriques
6. **Modèles et techniques avancés :**
- Introduction aux réseaux de neurones
- Construire et former un réseau de neurones avec PyTorch
- Exploration des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d'images
7. **Projets et applications pratiques :**
- Projets pratiques pour renforcer l'apprentissage
- Applications concrètes et études de cas
- Conseils et bonnes pratiques pour réussir vos projets de machine learning
8. **Prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage automatique :**
- Explorer d'autres ressources d'apprentissage
- Rejoindre des communautés et des forums d'apprentissage automatique
- Préparation aux sujets et cours avancés
#### Qui devrait s'inscrire :
- Débutants sans expérience préalable en apprentissage automatique
- Les personnes intéressées à apprendre la programmation Python
- Aspirants data scientists et passionnés d'apprentissage automatique
#### Conditions préalables:
- Connaissances informatiques de base et familiarité avec les mathématiques de niveau secondaire
- Aucune expérience préalable en programmation ou en apprentissage automatique n'est requise
#### Résultats du cours :
A la fin de ce cours, vous serez capable de :
- Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning
- Écrire et exécuter du code Python pour les tâches d'apprentissage automatique
- Utilisez PyTorch pour créer, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique
- Appliquez vos connaissances à des problèmes et des projets du monde réel
- Passez aux prochaines étapes pour faire progresser vos compétences en apprentissage automatique
Rejoignez-nous dans « Machine Learning avec Python et PyTorch : formation pratique » pour vous lancer dans votre voyage dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique. Acquérez les compétences et la confiance nécessaires pour créer et déployer vos propres modèles et commencez dès aujourd’hui à avoir un impact grâce au machine learning.
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Introduction au Python scientifique : traçage de données, projets scientifiquesPython est un outil très puissant et polyvalent. Analyse d'images, analyse de données. Vous souhaitez créer votre propre logiciel ?
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Gaëlle
Robotique et codage : construisez et programmez vos propres robotsPlongez-vous dans le monde fascinant de la robotique et de la programmation.
Dans ce cours pratique, les étudiants apprendront à construire et programmer leurs propres robots comme Edison et Thymio.
Les participants acquerront des compétences fondamentales en ingénierie et en programmation en concevant, construisant et programmant des robots pour effectuer des tâches spécifiques. Ils apprendront les concepts de logique, de résolution de problèmes et de pensée informatique de manière amusante et pratique.