Isidore ZONGO
AI & Machine Learning Engineer
Passion pour l'Intelligence Artificielle
Étudiant ingénieur en 5ème année, spécialisé en Intelligence Artificielle et Big Data, actuellement en alternance chez EDF SEI. Je conçois des solutions innovantes qui transforment les données en décisions stratégiques. Spécialisé en Deep Learning, Computer Vision et systèmes de prédiction énergétique, j'apporte une expertise technique solide combinée à une vision stratégique pour résoudre des problèmes complexes.
Formation
Diplôme d'ingénieur – Généraliste
Spécialisation en IA et Big Data
ISEN Yncréa Ouest
Institut Supérieur de l'Électronique et du Numérique
Programme Préparatoire Scientifique
École Polytechnique d'Agadir
Certifications
Machine Learning Specialization
Stanford University / Coursera
Instructeur: Andrew Ng
IBM AI Engineer Professional Certificate
IBM / Coursera
Stack Technologique
Maîtrise des technologies en IA, Machine Learning et Data Science
Compétences clés
Projets Innovants
Découvrez mes projets en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Data Science
Détection d'Actions Humaines dans des Vidéos
Système de reconnaissance de 101 actions humaines dans des vidéos utilisant un réseau 3D-CNN (R3D-18) avec transfer learning depuis Kinetics-400, atteignant 93.4% de précision sur le jeu de test
- 93.4% d'accuracy sur le test set (1 723 vidéos) — 101 classes d'actions
- Transfer learning R3D-18 pré-entraîné sur Kinetics-400 (400 classes, millions de vidéos)
Classification CIFAR-10 avec CNN
Développement et optimisation de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d'images sur le dataset CIFAR-10
- Architecture CNN personnalisée avec couches de convolution et pooling
- Data augmentation pour améliorer la généralisation
Fashion-MNIST : CNN vs MLP & Transfer Learning
Classification de vêtements avec comparaison entre MLP et CNN, puis apprentissage par transfert avec MobileNetV2 et EfficientNet-B0
- Implémentation CNN exploitant la structure 2D des images
- Comparaison des performances MLP vs CNN
Classification MNIST avec MLP
Reconnaissance de chiffres manuscrits avec un Perceptron Multicouche optimisé
- Architecture MLP avec couches denses
- Optimisation des hyperparamètres
Algorithme Génétique - Problème du Voyageur de Commerce
Résolution du problème TSP (Traveling Salesman Problem) par algorithme génétique avec visualisation en temps réel
- Implémentation complète d'un algorithme génétique
- Étude de la complexité algorithmique et problèmes NP-difficiles
Analyse de Données Fonctionnelles
Classification et régression sur données fonctionnelles avec méthodes statistiques et deep learning
- Régression linéaire fonctionnelle pour prédiction
- Classification par k plus proches voisins fonctionnels
Réseaux de Neurones pour la Reconnaissance et Classification
Développement de modèles Deep Learning pour diverses tâches de classification et reconnaissance
- Classification d'images (chiens/chats)
- Analyse NLP et détection des sentiments
Gestion des Transactions Immobilières - SQL
Base de données SQL complète pour la gestion des transactions immobilières en France avec requêtes optimisées
- Conception de schéma de base de données optimisé
- Requêtes analytiques pour l'analyse des ventes
Analyse Bio-informatique
Projet d'analyse de données biologiques utilisant des techniques avancées de data science
TwoPick - Application Mobile
Application mobile publiée sur l'App Store permettant aux utilisateurs de faire des choix facilement
- Application publiée sur l'App Store
- Interface utilisateur intuitive et moderne
Modèles Prédictifs Énergétiques
Système de prédiction de production d'énergie renouvelable intégrant données météo et coefficients de marée
- Intégration de données météorologiques en temps réel
- Prédiction de production PV et hydroélectrique
Expérience Professionnelle
Mon parcours dans le domaine de l'IA et de l'ingénierie énergétique
Apprenti Ingénieur
EDF SEI
- Développement de modèles prédictifs pour la production photovoltaïque (PV) et hydroélectrique avec intégration de données météorologiques et coefficients de marée
- Conception d'algorithmes interrogeant des API pour l'affichage en temps réel de l'état et la production pour la supervision des équipements
- Mise en œuvre de solutions d'optimisation énergétique pour appareils intelligents (chauffages, bornes de recharge VE, chauffe eau, lave-vaisselles)
- Analyses de données et data visualisation pour études et diagnostics énergétiques
- Automatisation de processus récurrents
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Actuellement ouvert aux opportunités d'emploi dans le domaine de l'IA.