Écrivez, exécutez et déboguez de petits programmes Python, et organisez-les en un projet qu'une autre personne peut installer et utiliser.
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À la fin de ce cours, vous pourrez :
Python est le principal langage du travail en IA. La préparation des données, l’entraînement des modèles, l’évaluation et le code qui appelle un modèle d’IA sont le plus souvent écrits en Python. Ce cours enseigne le Python dont vous avez besoin pour ce travail, et les habitudes qui rendent votre code fiable.
Vous créez un seul projet tout au long du cours : ticket-cleaner. C’est un petit programme qui lit des billets de soutien, trouve les enregistrements non valides et écrit un rapport de synthèse propre. Chaque module ajoute une partie. À la fin, le programme s’exécute depuis le terminal, il a des tests et il a un README qu’une autre personne peut suivre.
Chaque leçon montre le vrai résultat, pour que vous puissiez comparer votre écran avec la leçon à chaque étape. Beaucoup de leçons ont une zone de code qui exécute Python dans votre navigateur : vous pouvez essayer une idée avant de la taper dans votre projet. Chaque leçon montre aussi une erreur courante : ce que vous voyez, pourquoi elle se produit et comment corriger la situation.
Vous savez utiliser un ordinateur et gérer des fichiers et des dossiers. Vous n'avez pas besoin de connaître le terminal ni un langage de programmation. La première leçon enseigne les bases du terminal dont le cours a besoin.
Les personnes qui débutent en programmation, et celles qui connaissent un peu de Python grâce à des tutoriels ou à des carnets (notebooks), mais qui n'ont jamais créé un projet que d'autres peuvent exécuter. Vous travaillez sur votre propre ordinateur, avec des outils gratuits seulement.
Des spécialistes de l'IA expérimentés ont conçu ce cours. L'IA nous a aidés à rédiger le contenu; des personnes ont choisi l'approche pédagogique et les exemples, et ont révisé chaque leçon. Les résultats que vous voyez sont les vrais résultats de l'exécution du code. Comment nous créons les cours
Utilisez le terminal pour passer d'un dossier à l'autre et exécuter des commandes, installez Python et exécutez votre premier script. Donnez ensuite à votre projet son propre environnement virtuel, pour que ses paquets n'aient pas d'effet sur vos autres projets.
Travaillez avec des nombres, du texte, des valeurs vrai ou faux et des collections de billets de soutien. Utilisez des conditions et des boucles pour filtrer les billets et les compter par catégorie. Prédisez le résultat avant d'exécuter le code.
Divisez votre code en fonctions qui ont un contrat clair, puis en modules. Utilisez les annotations de type et les dataclasses quand elles rendent les données plus faciles à comprendre.
Lisez et écrivez des fichiers CSV et JSON de façon sûre, appelez un service Web avec des délais d'expiration, et gardez les paramètres et les secrets hors de votre code.
Lisez une trace d'appels (traceback), trouvez la cause d'une erreur et ajoutez des messages de journal utiles. Écrivez des tests ciblés avec pytest, y compris pour les entrées vides et non valides.
Déplacez du code d'un carnet vers un projet, donnez-lui une interface en ligne de commande, et ajoutez le formatage, l'analyse statique (linting) et un README pour qu'une autre personne puisse l'exécuter.
Utilisez tous les modules dans un projet pratique. Vous recueillez des preuves, puis vous les comparez aux objectifs du cours.
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