Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.
Explore la sémantique lexicale, le sens des mots, les relations sémantiques et WordNet, en mettant en évidence les applications dans l'ingénierie du langage et la récupération d'informations.
Explore la complexité de la description du contenu des documents et le développement de nouveaux standards ouverts pour résoudre ce problème, couvrant les défis de la modélisation de la structure et du contenu des documents.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant le texte aux bases de connaissances et la prédiction de liens dans les graphiques de connaissances avec des exemples de Wikipedia.
S'inscrit dans le cadre juridique suisse de l'expérimentation animale, couvrant les dispositions constitutionnelles, l'évaluation éthique, les principes des 3R, les procédures d'octroi de licences, les rôles et responsabilités, et les défis mondiaux.
Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.
Explore les méthodes d'extraction de l'information, y compris les approches traditionnelles et fondées sur l'intégration, l'apprentissage supervisé, la surveillance à distance et l'induction taxonomique.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore les capteurs d'observation de la Terre, les indices spectraux, et introduit un exercice sur le calcul des indices de végétation et l'analyse des valeurs NDVI.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
Explore les algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
