• Cours (CM) -
  • Cours intégrés (CI) -
  • Travaux dirigés (TD) -
  • Travaux pratiques (TP) -
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Description du contenu de l'enseignement

  • Accès aux données : bases de données versus données non structurées, comprendre les différences et comment cela impacte les traitement à mettre en œuvre.
  • Notions de traitement d'images (quelques exemples de traitement à partir d’exemples d’IA utilisant les images : vision par ordinateur, reconnaissance d’objets ou de caractères, etc).
  • Notions d'analyse de langage naturel/texte : types de données textuelles, pré-traitements spécifiques, enrichissement des données à l’aide d’outils de TAL (Traitement Automatique des Langues)
  • Données géolocalisées
  • Analyse de séries temporelles

Les séances de TP seront l’occasion de mettre en œuvre les méthodes vues en cours et en TD sur des données en liens forts avec les domaines d’applications des étudiants
 

Contact

UFR de mathématique et d'informatique

7, rue René Descartes
67084 STRASBOURG CEDEX
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Responsable

Céline Meillier

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Catalogue des UE optionnelles du master Approche interdisciplinaire en science des données (AISD)