Ecolinguistique et innovation frugale
Table des matières
Ce que vous apprendrez
À la fin du cours, les participants seront capables d’appliquer la linguistique computationelle à des projets de recherche innovants, de comparer, d’expliquer et de choisir différentes méthodes, ainsi que de questionner et de tester des hypothèses. (Optionel) À travers de cas pratiques, les participants apprendront à utiliser Python pour analyser des données, visualiser des informations et expérimenter avec scikit-learn, NLTK, gensim ou spacy pour créer des modèles simples et pratiques.
Présentation
Durée du cours : 16 heures. 1h20 par semaine, pendant 12 semaines.
Niveau : De base à avancé.
Thèmes : Linguistique computationelle, paradigmes d’apprentissage, modèles et limites, TAL, PNL.
Public (recommandé): Étudiants en M1 (cursus scientifique, ex: data science, neurosciences, psychologie), praticiens de l’apprentissage et du développement des langues (ex: orthophoniste, enseignant).
Cours dans ce program
Introduction
Motiver les études de langues.
Langues, vocabulaire et alphabets
Donner du contexte historique.
Mots, topics et phrases
Encoder, décoder les informations et sens.
Extraction de mots-clés
Analytise et synthése.
Paradigmes d'apprentissage
Explorez les paradigmes d’apprentissage en PNL.
Apprentissage génératif vs discriminatif
Créer pour comprendre.
1 - Biais linguistiques
Utiliser le langage pour l’innovation sociale.
2 - Comptabilité carbone
Utiliser le langage pour la protection de l’environnement.
3 - Lutter contre les fake news
Identifier les fausses nouvelles, contrer les discours de haine.
Présentations de projets
Donner et recevoir du feedback.
FAQs
Y a-t-il des prérequis?
Il n’y a pas de prérequis pour le premier cours. Un ordinateur avec Python installé et un compte Framagit sont requis si vous souhaitez expérimenter les cas pratiques. Les bibliothèques de Python seront introduites au long du cours avec les cas pratiques.
À quelle fréquence les cours ont-ils lieu?
En continu, à votre rythme. Certains webinaires et cohortes seront programmés pour favoriser un environnement d’apprentissage dynamique et un sentiment de communauté.
J’ai suivi CS224n à Stanford. Pourquoi assister à ce cours?
CS224n concerne essentiellement l’apprentissage profond (deep learning), ce qui n’est pas le sujet de ce cours. Ce cours vous donnera de nouvelles perspectives et de nouvelles façons d’aborder les problèmes.
J’ai travaillé en linguistique. Puis-je partager mes apprentissages avec vous?
Oui bien sûr! N’hésitez pas à nous contacter pour discuter et co-créer le cours. Merci!