AI With Python Full Course 2026 [FREE] | Learn Artificial Intelligence With Python | Simplilearn

Ce cours de remise à niveau en Python pour l'IA vise à transformer la confusion initiale face à Python en une compréhension et une utilisation solides, que ce soit pour l'IA, l'apprentissage automatique, la science des données ou pour renforcer les bases de Python. Nous commencerons par comprendre l'importance de Python en IA, puis nous configurerons des outils comme VS Code, Jupyter Notebook, Anaconda et Google Collab. Ensuite, nous aborderons les bases de Python : variables, types de données, opérateurs, entrée/sortie, puis les listes, tuples, dictionnaires, ensembles, conditions, boucles et fonctions. À la fin, vous connaîtrez non seulement les bases de Python, mais aussi comment ces concepts sont appliqués en IA et en apprentissage automatique. Une opportunité de perfectionnement est offerte par un certificat professionnel en IA générative et apprentissage automatique, en collaboration avec ENICT Academy, IIT Kanpur. Ce programme interactif de 11 mois offre une expertise pratique dans des domaines de pointe comme l'IA générative, l'apprentissage automatique et des outils tels que ChatGPT, DALL-E et Hugging Face. Il comprend plus de 15 projets, des laboratoires intégrés et des master classes en direct animées par des professeurs de l'IIT, ainsi qu'un certificat de l'IIT Kanpur, des badges Microsoft pour les cours Azure AI et un soutien à la carrière via le programme SimplyLearn's Job Assist. Pour commencer, une question : quel concept Python permet de réutiliser du code au lieu de réécrire la même logique ? Est-ce une variable, une fonction, un commentaire ou un opérateur ? La réponse est la fonction. Cette première leçon est une introduction à Python. Si vous n'êtes pas familier, ce n'est pas un problème. Nous aborderons les fondamentaux et la configuration sur votre ordinateur, ainsi que différentes façons d'utiliser Python, y compris des ressources cloud pour éviter l'installation locale. Pourquoi Python est-il le langage de choix pour l'IA ? Principalement grâce à son écosystème incroyable, existant depuis longtemps et particulièrement adapté à l'IA. Python est le langage incontournable pour l'IA, la science des données et l'apprentissage automatique, grâce à sa longue histoire d'utilisation dans ces domaines et à sa communauté robuste. Il est également facile à apprendre et à utiliser, ce qui en fait une excellente introduction au domaine. Même avec une expérience en mathématiques, il est possible d'apprendre Python et de l'appliquer à la science des données et à l'apprentissage automatique. La langue est très compréhensible, avec une syntaxe simple et de nombreux outils facilitant le travail. Ce cours est idéal pour ceux qui débutent en programmation et souhaitent se lancer dans la science des données, l'IA et l'apprentissage automatique. Les objectifs de cette première leçon incluent une discussion sur les langages de programmation en général, les blocs de construction importants et les principes clés de la programmation. Nous nous concentrerons ensuite sur Python, ses avantages, ses fonctionnalités, sa popularité en IA et sa configuration sur votre machine ou via des options cloud. Nous aborderons ensuite les bases de la syntaxe Python : identifiants, indentation, commentaires et types de données fondamentaux, essentiels pour manipuler les données en IA. Les leçons suivantes couvriront des sujets plus avancés comme les fonctions, les objets, les instructions conditionnelles (if/else) et les boucles. La programmation consiste à écrire des instructions pour qu'un ordinateur exécute des tâches. Ces instructions, écrites en code, peuvent alimenter des applications, automatiser des tâches, créer des sites web et développer des systèmes d'IA comme ChatGPT ou Alexa. Python sera le langage utilisé pour écrire ces instructions. Les instructions peuvent être exécutées de deux manières : par des langages interprétés ou compilés. Les langages interprétés, comme Python, exécutent le code ligne par ligne sans traduction préalable. Cela facilite le débogage mais est plus lent. Un interpréteur, comme celui de Python, exécute les instructions. D'autres exemples incluent JavaScript et Ruby. Les langages compilés, comme C, C++ et Java, nécessitent une traduction du code en un format compréhensible par la machine avant l'exécution. Cela rend le développement et le débogage plus complexes mais l'exécution plus rapide. Python, étant un langage interprété, est plus convivial car il nécessite moins d'étapes. Python se caractérise également par son approche de l'organisation du code. Certains langages sont procéduraux, avec des instructions écrites ligne par ligne sans beaucoup d'organisation. D'autres sont orientés objet, où le code est structuré autour d'objets, chacun ayant des données et des actions. Python appartient à cette catégorie : la plupart des éléments sont des objets manipulables. Python est aussi un langage scripté, permettant d'écrire du code dans des scripts individuels exécutés par un interpréteur. Sa flexibilité lui permet d'être à la fois orienté objet et scripté, offrant une grande liberté d'organisation. Les langages fonctionnels, comme Haskell ou Scala, basent tout sur des fonctions et des variables, ce qui peut être puissant pour les big data mais difficile à apprendre. Python offre un équilibre entre organisation et flexibilité. En résumé, Python est interprété (plus facile et rapide à démarrer), et très flexible en termes d'organisation du code (scripts lâches ou structures orientées objet). Quelle que soit la langue, les programmes suivent généralement un flux d'entrée, de traitement et de sortie. L'entrée est manipulée, puis le résultat est produit, qu'il s'agisse d'une prédiction de modèle ou d'un graphique. Le traitement peut être simple ou complexe, itératif, comme l'entraînement d'un réseau neuronal. Principes de programmation : 1. Éviter la répétition : utiliser des fonctions et des objets pour organiser le code et des boucles pour les tâches répétitives. 2. Simplicité et clarté : rendre le code compréhensible. Nommer les variables et fonctions de manière significative (par exemple, "count" au lieu de "x"). 3. Organisation : structurer le code en fonctions ou objets réutilisables, surtout pour les tâches complexes ou les portions de code de plusieurs lignes. 4. Lisibilité : utiliser des noms significatifs et des commentaires explicatifs. L'indentation, obligatoire en Python, améliore la lisibilité. Les commentaires, ignorés par l'interpréteur, sont des notes utiles. 5. Débogage rapide : Python, en tant que langage interprété, permet d'identifier rapidement les erreurs grâce à l'exécution ligne par ligne et à des messages d'erreur clairs. Python est un langage interprété, orienté objet et scripté. Il est typé dynamiquement, ce qui signifie qu'il n'est pas nécessaire de déclarer explicitement le type de chaque variable, simplifiant le codage. Cependant, cela peut rendre le code plus sujet aux erreurs. Python est utilisé dans de nombreuses applications : science des données, automatisation, apprentissage automatique, IA, et même pour des logiciels (comme Instagram). Son vaste écosystème de packages open source permet de réutiliser des outils existants, accélérant le développement en IA et apprentissage automatique. L'histoire de Python : Inventé fin des années 1980 par Guido van Rossum, il tire son nom de "Monty Python Flying Circus". Il a pris une importance majeure dans la communauté de l'IA, maintenu par une fondation logicielle et soutenu par de grandes entreprises comme Meta, Microsoft et Google. Son succès repose sur sa facilité d'utilisation et sa simplicité. Avantages de Python : - Flexibilité : supporte diverses applications (API, pages web, applications complètes, IA). - Facilité d'utilisation : conçu pour être minimaliste et facile à apprendre. - Bibliothèque standard et communauté : riche en fonctionnalités intégrées et soutenu par une grande communauté qui développe de nombreux packages. - Lisibilité : sa simplicité rend le code facile à lire et à comprendre. Python domine l'IA pour plusieurs raisons : - Facilité d'utilisation : permet un prototypage rapide des algorithmes et modèles. - Bibliothèques communautaires : nombreuses bibliothèques dédiées à l'IA et à l'apprentissage automatique. - Manipulation de données : très efficace pour travailler avec les données (chargement, requête, visualisation). - Prototypage rapide : la simplicité du code et la richesse des bibliothèques facilitent la création rapide de modèles. - Communauté active : une grande communauté contribue au développement et à la maintenance. - Intégration avec d'autres technologies : peut s'intégrer avec d'autres langages comme C et C++, essentiel pour des tâches comme l'utilisation de GPU en deep learning. Exemples d'utilisation en IA : Netflix utilise Python pour son moteur de recommandation, et Spotify pour la musique. La plupart des algorithmes de recommandation sont écrits en Python. L'IA transforme le codage : Les outils d'IA générative peuvent générer du code, ce qui peut améliorer la productivité. Cependant, la compréhension des fondamentaux reste cruciale pour déboguer et comprendre le code généré. Les éditeurs de code intègrent des suggestions d'IA. Des outils cloud permettent de générer du code à partir de requêtes en langage naturel. L'IA générative et les LLM seront abordés plus tard dans le programme. Environnements de développement Python : Un IDE (Integrated Development Environment) est un logiciel pour écrire et tester du code Python. Il offre des fonctionnalités comme la coloration syntaxique, la détection d'erreurs, l'exécution de code et l'organisation de projets. Les options populaires incluent VS Code et Jupyter Notebooks. PyCharm est également très utilisé. Nous nous concentrerons sur : 1. Visual Studio Code (VS Code) : Éditeur de code général supportant de nombreux langages. Il offre un terminal intégré, l'intégration Copilot et un support approfondi de Python via des extensions. 2. Jupyter Notebooks : Plateforme pour exécuter des fichiers notebook (.ipynb). Les notebooks permettent d'exécuter des "cellules" de code isolées, facilitant les tests et le débogage interactif. Ils sont facilement partageables et intègrent les bibliothèques de science des données. Ils sont idéaux pour le prototypage et le débogage de petites portions de code, moins pour les applications complexes. 3. Google Collab : Version hébergée par Google de Jupyter Notebooks. Ne nécessite aucune installation, juste un compte Google. Sauvegarde automatiquement les notebooks sur Google Drive. Offre un accès gratuit aux GPU, très utile pour l'apprentissage profond. L'installation de VS Code implique de télécharger l'application depuis code.visualstudio.com/download et d'installer les extensions Python et Jupyter. Anaconda est une distribution Python qui inclut de nombreux packages de science des données et Jupyter Notebook. L'installation d'Anaconda Navigator permet de lancer Jupyter Notebook dans un navigateur web. Google Collab est accessible directement via un navigateur et est particulièrement simple à utiliser, offrant une excellente alternative en cas de difficultés d'installation locale. Syntaxe Python : 1. Identifiants (noms) : Noms donnés aux variables, fonctions, objets. Ils doivent être une combinaison de lettres (minuscules/majuscules), chiffres (sauf au début) et underscores. Les symboles spéciaux sont interdits. Les identifiants ne peuvent pas être des mots-clés réservés (ex: `print`, `class`). Python est sensible à la casse. 2. Indentation : Essentielle pour Python, elle indique les blocs de code exécutés ensemble. L'indentation est obligatoire après un `colon` (:) et est utilisée dans les instructions `if/else` et les boucles. Quatre espaces ou une tabulation sont la norme. L'indentation améliore la lisibilité. 3. Commentaires : Annotations ignorées par l'interpréteur, utilisées pour documenter le code pour les humains. Le symbole dièse (#) marque un commentaire sur une ligne. Les commentaires multilignes peuvent être faits avec des guillemets triples, bien que leur comportement puisse varier dans certains environnements comme Collab. 4. Entrée/Sortie : La fonction `print()` affiche du texte ou des valeurs à l'écran. La fonction `input()` demande une entrée à l'utilisateur via une boîte de dialogue texte et stocke la valeur dans une variable (toujours sous forme de chaîne de caractères, nécessitant