Explore la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.
Couvre les défis des systèmes d'information distribués, y compris l'autonomie, l'hétérogénéité, l'évaluation de la confiance et la protection de la vie privée.
Introduit le cours sur les systèmes d'information, couvrant sa structure, ses objectifs et ses concepts fondamentaux essentiels à la compréhension de la gestion des données et de la prise de décision.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
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Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore les méthodes d'extraction de l'information, y compris les approches traditionnelles et fondées sur l'intégration, l'apprentissage supervisé, la surveillance à distance et l'induction taxonomique.
Explore la désambiguïsation des entités, reliant les mentions de texte à une base de connaissances, la cohérence dans les graphes d'entités et le PageRank personnalisé.
Couvre les techniques de manipulation des données à l'aide de Hadoop, en se concentrant sur les bases de données axées sur les lignes et les colonnes, les formats de stockage populaires et l'intégration HBase-Hive.
