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laminefaye69100/README.md

👋 Bonjour, je suis Amadou Lamine FAYE

🎓 Titulaire d’une Licence en Informatique à l’Université Claude Bernard Lyon 1, je développe des projets autour de la data science, du machine learning, de l’IA générative, du développement backend et de la programmation orientée objet.

Je m’intéresse particulièrement à la création de solutions utiles, claires et réutilisables : analyse de données, modèles prédictifs, systèmes RAG, applications Streamlit, APIs FastAPI, automatisation Python et projets logiciels structurés.

🚀 Domaines d’intérêt

  • Data Science & Machine Learning
  • IA générative & systèmes RAG
  • Analyse et visualisation de données
  • Développement backend avec FastAPI
  • Applications interactives avec Streamlit
  • Automatisation Python
  • Programmation orientée objet
  • Projets logiciels structurés

🛠️ Technologies principales

Langages :
Python, SQL, Java, C++, JavaScript, PHP

Data & Machine Learning :
Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch, Matplotlib, Seaborn

IA générative & RAG :
LangChain, FAISS, ChromaDB, Ollama, embeddings, LLMs

Backend & outils :
FastAPI, Streamlit, PostgreSQL, Docker, Git, Linux, Jupyter Notebook

📌 Projets principaux

  • Assistant RAG local avec Ollama, LangChain, ChromaDB et Streamlit
  • Classification d’images avec CNN sur CIFAR-10
  • Prédiction énergétique et émissions CO₂ de bâtiments
  • Labellisation semi-supervisée d’images
  • Moissonnage et analyse de controverses scientifiques
  • Jeu d’échecs Java avec Swing et architecture MVC

🎯 Objectif

Continuer à progresser en Data, Machine Learning et IA générative, tout en développant des projets concrets, propres, documentés et utiles.

📫 Me contacter

  • LinkedIn : linkedin.com/in/amadou-lamine-faye-8980b61a8
  • GitHub : github.com/laminefaye69100

Pinned Loading

  1. rag-openagenda-cultural-events rag-openagenda-cultural-events Public

    Assistant RAG pour recommander des événements culturels à partir d’OpenAgenda, avec FastAPI, Faiss, LangChain et Mistral.

    HTML 1

  2. BrainScanAI-semi-supervised-medical-images BrainScanAI-semi-supervised-medical-images Public

    Projet de labellisation semi-supervisée d’images cérébrales avec ResNet, clustering, pseudo-labels et CNN.

    Jupyter Notebook 1

  3. cnn-cifar10-tensorflow cnn-cifar10-tensorflow Public

    Classification d’images CIFAR-10 avec un réseau de neurones convolutionnel développé avec TensorFlow/Keras.

    Jupyter Notebook 1

  4. MB2 MB2 Public

    Forked from MSow17/MB2

    Moissonnage d’articles scientifiques et analyse NLP avec FastAPI, PostgreSQL, Docker, Celery et Redis.

    Python 1

  5. prediction-energie-co2-seattle prediction-energie-co2-seattle Public

    Projet de machine learning pour prédire la consommation énergétique et les émissions de CO₂ des bâtiments à Seattle.

    HTML 1

  6. Prediction_attrition_TechNova_FAYE_Amadou_Lamine Prediction_attrition_TechNova_FAYE_Amadou_Lamine Public

    Projet de prédiction de l’attrition des employés avec analyse de données, machine learning et visualisations interactives.

    HTML 1