Séance de cours

Capitalisme Patrimonial : Le Cercle DH

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Dans cours

DH-405: Foundations of digital humanities

This course introduces the core concepts and methodologies of Digital Humanities, integrating both theoretical and practical perspectives. Students learn to work with large-scale cultural datasets, acquiring the tools and techniques required for their proc ...

Description

Cette séance de cours explore le concept de capitalisme patrimonial dans le contexte du Cercle DH, qui englobe la numérisation, le traitement, l'analyse et la visualisation des sources pour créer de la valeur sociétale. Il examine les implications du cercle DH menant au contrôle de grands ensembles de données culturelles par des acteurs mondiaux et les risques potentiels qui y sont associés. La séance de cours explore également les défis et les opportunités de la numérisation, de meilleurs services et de l’extraction de données dans le domaine des humanités numériques, soulignant l’importance d’optimiser les flux de travail et les processus de valorisation. En outre, il aborde les considérations éthiques entourant la numérisation des documents historiques et l'impact de la mise à disposition gratuite des données génomiques aux chercheurs.

Enseignant·e

Frédéric Kaplan

Courte biographie Le professeur Frédéric Kaplan dirige le Collège des Humanités de à l'école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL). Il est également titulaire de la chaire de Digital Humanities (humanités digitales / humanités numériques) et président de la Time Machine Organisation, une entité à but non lucratif regroupant plus de 600 institutions. Il est l'auteur d'une dizaine de livres, traduits en plusieurs langues, et de plus d'une centaine de publications scientifiques. Ses travaux ont également

Source officielle

Concepts associés (12)

Extraction de connaissances

L'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images). Le résultat doit être dans un format lisible par les ordinateurs. Le groupe RDB2RDF W3C est en cours de standardisation d'un langage d'extraction de connaissances au format RDF à partir de bases de données. En français on parle d'« extraction de connaissances à partir des données » (ECD).

Information extraction

Information extraction (IE) is the task of automatically extracting structured information from unstructured and/or semi-structured machine-readable documents and other electronically represented sources. In most of the cases this activity concerns processing human language texts by means of natural language processing (NLP). Recent activities in multimedia document processing like automatic annotation and content extraction out of images/audio/video/documents could be seen as information extraction Due to the difficulty of the problem, current approaches to IE (as of 2010) focus on narrowly restricted domains.

Capture de données d'écran

La capture de données d’écran (screen scraping en anglais) est une technique par laquelle un programme récupère des données normalement destinées à être affichées par un dispositif de sortie vidéo (généralement un moniteur) afin d’en extraire des informations. Il s’agit souvent de pages web dans lesquelles on souhaite récupérer des informations, mais il peut également s’agir de toute autre forme d’informations qui est formatée avant tout en vue d’être affichée sur un écran.

Data extraction

Data extraction is the act or process of retrieving data out of (usually unstructured or poorly structured) data sources for further data processing or data storage (data migration). The import into the intermediate extracting system is thus usually followed by data transformation and possibly the addition of metadata prior to export to another stage in the data workflow. Usually, the term data extraction is applied when (experimental) data is first imported into a computer from primary sources, like measuring or recording devices.

Exploration de données

L’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.

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Séances de cours associées (13)

Expérience de stage en humanités numériques

Présente l'expérience de stage d'un étudiant dans le développement d'un moteur de recherche vidéo à l'aide de l'apprentissage automatique.

Capitalisme Patrimonial : Numérisation et Cercle DH

Plonge dans le capitalisme patrimonial dans les projets de numérisation et l’importance de boucler la boucle pour la durabilité et l’impact sociétal.

Extraction de l'information : approches et techniques

Couvre les approches d'extraction d'informations, y compris les modèles écrits à la main et l'apprentissage supervisé.

Projet Garzoni - Recette de KNIME 1 : Relations avec les personnes

Déplacez-vous dans la vie des jeunes apprentis à Venise et démontre l'analyse des données avec KNIME.

Histoire urbaine numérique: Lausanne Time Machine

Explore les complexités de la numérisation des documents urbains historiques et souligne l'importance de relier l'information pour une analyse complète.

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Information extraction

Capture de données d'écran

Data extraction

Exploration de données

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