100 jours de maths pour l’IA

Les mathématiques de l’apprentissage automatique, implémentées de zéro

Année: 2026
Type: IA / ML
Rôle: Projet d’apprentissage
Statut: En développement

Une étude publique de 100 jours des mathématiques de l’apprentissage automatique : algèbre linéaire, calcul multivarié, probabilités et optimisation. Règle : aucune bibliothèque de ML ; chaque notion est implémentée en Python et NumPy dans des notebooks Jupyter.

Approche

Le programme suit quatre piliers : algèbre linéaire (jours 1 à 30), calcul multivarié (31 à 55), probabilités et statistiques (56 à 85), puis optimisation et mathématiques du ML (86 à 100). Chaque jour est un notebook qui établit une notion et l’implémente à la main : vecteurs et normes, produits matriciels comme passes avant, inverses, déterminants, rang, noyau et image.

Technologies

Python
NumPy
Jupyter