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Introduit les bases de Python comme les types, les fonctions, les conditions, les boucles et les listes, avec des exemples de manipulation de chaîne et d'opérations de liste.
Explique l'algorithme Adaboost pour construire des classificateurs forts à partir de faibles, en mettant l'accent sur l'amélioration des méthodes et la détection des visages.
Couvre la régression linéaire, lanalyse de corrélation et les fondamentaux de régression logistique, en mettant laccent sur la distinction entre la corrélation et la causalité.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'utilisation de Piazza pour les communications liées à la classe et les exercices pratiques en Python.
