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Cours scientifiques - INF582 : Introduction to Text Mining and NLP

Domaine > Informatique.

Descriptif

Text is found everywhere. Text mining, Natural Language Processing (NLP), information retrieval and recommendation systems are very important from an applied point of view and are highly sought after by the GAFAM and the industry in general. There is especially a vast industrial interest currently in search engines, web marketing/advertising, social networks analysis, and recommendation systems, which involve text to a large extent. This huge market and strong demand has made NLP a central research field with high visibility and impact. 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme M1 MPRI - Foudations of Computer Science

Pour les étudiants du diplôme M2 Cyber Physical System

Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme Innovation Technologique : ingénierie et entrepreneuriat

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C
        • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

        La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

        Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence

        Vos modalités d'acquisition :

        2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours  .

        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
          L'UE est acquise si note finale transposée >= C
          • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

          Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
            L'UE est acquise si note finale transposée >= C
            • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

            La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

            Pour les étudiants du diplôme M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence

            Vos modalités d'acquisition :

            2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours  .

            Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
              L'UE est acquise si note finale transposée >= C
              • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
              Veuillez patienter