Descriptif
L'objectif du cours est de donner un panorama des modèles récents de traitement automatique de la langue naturelle (TALN/NLP), avec un focus sur les modèles de Deep Learning mais en remettant ces modèles en perspective avec l'évolution historique du domaine.
Diplôme(s) concerné(s)
- MScT-Data and Economics for Public Policy (DEPP)
- M2 MSV - Mathématiques pour les Sciences du Vivant
- M2 DS - Science des données
Parcours de rattachement
Département OSE
Département de Mathématiques appliquées.Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade américainPour les étudiants du diplôme M2 MSV - Mathématiques pour les Sciences du Vivant
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 7
- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Data and Economics for Public Policy (DEPP)
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 DS - Science des données
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 7
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
