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EpiMed Open Course
France
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Délégation et relations entre objets en programmation orientée objet (UML et Python) | POO #04
Dans cette vidéo, nous parlerons du principe de délégation et des relations entre objets en programmation orientée objet. Nous allons apprendre comment travailler avec des objets de plusieurs classes différentes et quelles relations peuvent exister entre ces objets. Nous étudions trois types de relations : association, agrégation et composition. Les exemples seront donnés dans le langage Python mais les notions que nous allons apprendre sont générales.
Intervenant : Ekaterina Flin, ingénieur en informatique, groupe EpiMed, Institut pour l’Avancée des Biosciences (IAB), Université Grenoble Alpes (UGA)
#uml #class_diagram #python
Table des matières
00:00 Introduction et rappels
00:44 Principe de délégation
02:33 Exemple de délégation en Python
03:49 Relation dans un diagramme de classes UML
05:25 Relations entre deux objets
05:58 Association
07:19 Exemple d’une association
09:23 Agrégation
11:09 Exemple d’une agrégation
12:25 Composition
13:28 Exemple d’une composition
14:39 Bilan : association, agrégation, composition
15:47 Exercice corrigé
Intervenant : Ekaterina Flin, ingénieur en informatique, groupe EpiMed, Institut pour l’Avancée des Biosciences (IAB), Université Grenoble Alpes (UGA)
#uml #class_diagram #python
Table des matières
00:00 Introduction et rappels
00:44 Principe de délégation
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05:25 Relations entre deux objets
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09:23 Agrégation
11:09 Exemple d’une agrégation
12:25 Composition
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15:47 Exercice corrigé
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Video
![[SUB EN/FR] Introduction to Artificial Intelligence for Health | Master Course AI4OneHealth](http://i.ytimg.com/vi/HOdNnlFy9j8/mqdefault.jpg)
![[SUB EN/FR] Introduction to Artificial Intelligence for Health | Master Course AI4OneHealth](/img/tr.png)
[SUB EN/FR] Introduction to Artificial Intelligence for Health | Master Course AI4OneHealth
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This video presents an introductory course to artificial intelligence, in particular, to AI approaches for analysis of biomedical data, of the Master Course AI4OneHealth of the University of Grenoble Alps. www.masterai4onehealth.eu/ Presented by: Ekaterina Flin, EpiMed group, Institute for Advanced Biosciences (IAB), University of Grenoble Alps (UGA) #artificial_intelligence #healthcare #ai4one...
Initiation à la programmation orientée objet avec Python | POO #03
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Ce cours montre comment réaliser son premier code orienté objet avec Python. Il se base sur un exemple classique de la classe Point qui modélise un point géométrique. Vous allez apprendre comment faire la conception d’une classe en orienté objet, créer un constructeur, définir des attributs et des méthodes. Nous allons également aborder le mot-clé self, la notion d’encapsulation, la méthode int...
Notions de classe et d’objet en programmation orientée objet | POO #02
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Dans ce cours on étudie deux notions fondamentales de la programmation orientée objet : les notions de classe et d’objet. On posera d’abord des bases théoriques, indépendantes d’un langage de programmation. Dans les vidéos suivantes, on va écrire le premier code orienté objet avec le langage Python. Intervenant : Ekaterina Flin, ingénieur en informatique, groupe EpiMed, Institut pour l’Avancée ...
TP - Validation croisée K-fold stratifiée avec Python et scikit-learn | Cycle avancé IA #12
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Dans cette vidéo nous réalisons un travail pratique consacré à la technique de la validation croisée avec le langage Python, le framework scikit-learn et le notebook Jupyter. L’objectif du TP est de prédire le sous-type moléculaire des échantillons du cancer du sein avec le modèle SVM (machine à vecteurs de support), en l’intégrant dans une validation croisée K-fold stratifiée. On utilisera éga...
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Ecrire le même code en 3 paradigmes de programmation : procédural, orienté objet, fonctionnel
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Cette vidéo montre comment on peut écrire le même code en trois styles différents : en programmation procédurale, en programmation orientée objet (POO) et en programmation fonctionnelle. La démonstration est réalisée en langage Python avec un notebook Jupyter pour un exemple de code simple : le calcul de la distance entre deux points. En écrivant le code, nous discutons des bonnes pratiques de ...
Introduction à la programmation orientée objet | POO #01
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Cette vidéo présente une introduction à la programmation orientée objet (POO). Quels sont les principes de l’orienté objet, ses avantages ? Est-ce que son apprentissage est compliqué ? Dans ce cours, nous allons découvrir le paradigme orienté objet et nous essaierons de répondre à ces questions. Intervenant : Ekaterina Flin, ingénieur en informatique, groupe EpiMed, Institut pour l’Avancée des ...
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Dans cette vidéo nous allons apprendre à réaliser un clustering hiérarchique avec le langage de programmation Python. Nous allons notamment générer une figure qui permet de présenter graphiquement le résultat d’un clustering hiérarchique (dendrogramme, heatmap) en utilisant la librairie seaborn de Python. Dans ce TP nous utilisons les données réelles du cancer du poumon qui contiennent trois cl...
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[SUB EN/FR] Logistic regression with scikit-learn in Python | Task 2 | Master Course AI4Omics
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[SUB EN/FR] Basic machine learning pipeline with scikit-learn | Task 1 | Master Course AI4Omics
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Github Repository: github.com/epimed/ai4omics-practical-session Presentation of the practical session: czcams.com/video/KEYpxSzTS54/video.html Task 1 - Solution and explanations This video presents a practical session of the Master Course Unit “AI for Omics Data Integration” of the University of Grenoble Alps. It is a part of the Master Program “AI4OneHealth”. The objective of this session is t...
[SUB EN/FR/RU] Practical session for omics data analysis by machine learning | AI4Omics
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Démo - ACP, t-SNE et UMAP avec Python et scikit-learn | Cycle avancé IA #8
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Le code et les données de la démo sont disponibles sur le dépôt GitHub d’EpiMed en accès libre : github.com/epimed/eoc-ai-session-2 Cette vidéo présente une démonstration des méthodes non supervisées en machine learning : analyse en composantes principales (ACP), t-SNE et UMAP avec le langage Python et la librairie scikit-learn. Ces méthodes sont souvent utilisées pour projeter les données mult...
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Structurer son code avec des fonctions | Python pour la Science #7
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Merci pour vos explications très pédagogiques.
Je suis ravi d'avoir pu découvrir votre chaine. Les explications sont fluides et limpides. Les exemples sont judicieusement choisis et m'ont permis de tout comprendre.
Merci beaucoup pour ces formations. Tout est parfaitement expliqué et c'est un plaisir d'apprendre cette notion de POO.
Merci beaucoup pour tout
Oui, vos vidéos ont un caractère pédagogique très marqué et sont d'une longueur raisonable qui permet de "gravir la montagne" par à-coups bien dosés. Merci et beaucoup de succès à votre chaine !
Interessant 😊
bonjour est-ce que vous pourriez m'aider à comprendre comment fonctionne les API qui attend les différentes applications et le résultat que je pourrais en tenir
Incroyable !! J'ai lu des tas d'articles expliquant comment faire ou j'ai toujours fini par décrocher. Alors qu'ici, en 20 min j'ai tout compris ! Félicitations 👍👍
Merci infiniment de l'effort considérable que vous déploiyez et de l'explication claire, nette et simple utiliseé. Je vous encourage PROF de bien préserver dans ce sens
Bonsoir, ceci fonctionne aussi (attention je suis débutant) Qu'en pensez-vous ? x=[2,5,6,9,11,17,25] for x in x: print(f"{x}au carré = {x**2}")
nope
Merci madame
Merci beaucoup
Pour moi ce sont deux classes différentes : Classe véhicule Classe informatique
Bravo , Exellente vidéo
Merci Beaucoup !
Merci pour vos vidéos, j'ai appris beaucoup
Supposons que nous avons des données d'images de cancer du sein ou de poumons comment allons nous procéder? Avec le model de Deep Learning ou un des model de Machines Learning pour la partie d'imagerie? Si vous des articles là dessus s'il vous plait n'hésitez pas me les envoyer ou contacter.
Merci Beaucoup Vraiment, je me suis enrichis encore d'avantage avec avec votre Démo.
J'ai parcouru tout le web en quête de tutoriels clairs, et ceux-là sont de très loin les meilleurs (parmi tous les tutoriels disponibles en anglais/français), je ne sais pas s'il serait possible que vous fassiez la même chose pour des bibliothèques comme pytorch et plus généralement pour les réseaux de neurones... Quoi qu'il en soit: MERCI!
grand merci pour cette vidéo, ça m'a bcp aidé
merci 🙂
❤
Quel clarté thanks ❤❤❤
❤❤❤❤❤
Je veux la présentation pour réviser svp
L'indentation peut être différente de 4 espaces. Sinon c'est parfait
Merci beaucoup
Comment créer sa premier classe en R?
Bonjour , je découvre votre chaîne et j'ai suivi avec beaucoup d'intérêt vos explications . SVP donnez -nous la réponse . Vous dites " En fait, les deux versions sont possibles. Les objets a et b peuvent appartenir à des classes différentes ou à la même classe en fonction de la conception." Je ne comprends pas ce que vous voulez dire pourriez-vous svp développez à peine plus que je puisse comprendre merci.
La vidéo est très claire, et très bien réalisée. Merci beaucoup pour vos explications.
merci infiniment
Tuto exceptionnelle, académique, très instructive. La POO dévoile tous ses secrets avec cette chaîne.
Très clair, ça m'a beaucoup aidée pour mon examen. Merci!
Bravo à vous. Très clair
idio ,,classe c'est une classe et eleve sont des objets, et le directeur c'est le programme principale.
il vaut mieux créer une fonction statique parce que la distance n'a rien à voir avec un objet point mais plutôt elle est lié à sa représentation
Excellent court un rien déprimant :-)
Merci beaucoup.
Merci, c'est bcp + clair grace à vous !
J'aime la précision avec laquelle vous expliquez les choses.
Merci pour ce cours très bien présenté
C'est claire et bien expliqué. Merci vraiment
super bien expliqué merci beaucoup
Merci super clair, comment on détermine la classe NTL, ADK ou SQC d'un nouvel échantillon sans relancer une analyse CAH ?
Merci beacoup
très didactique très clair merci ++
Bravo
Les explications sont très fluide depuis le matin de ce jour, je consomme le contenu de cette chaine. Bon courage
Ouf enfin j'ai compris la POO merci infiniment !
Excellentes explications, claires et compréhensibles. Merci.
Franchement jai pas les mots pour décrire vos vidéos j'ai suivi plus d'une dizaine de videos concernants les paradigmes et aucune de ces vidéos mon satisfaites mes avec cette video c'est comme si une torche est allumée dans ma tête . Et je précise aussi que cest pareil pour les vidéo sur l'intelligence artificielle. comment faites vous? êtes vous enseignante?? Suis plus intrigué par votre personnalité que par vos vidéos. Vous nous êtes très utile.Bonne chance MADAME.