Introduit des intégrations de mots, expliquant comment ils capturent les significations des mots en fonction du contexte et de leurs applications dans les tâches de traitement du langage naturel.
Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
Explore les intégrations de mots, les modèles tels que CBOW et Skipgram, Fasttext, Glove, les intégrations de sous-mots et leurs applications dans la recherche et la classification de documents.
Explore les différences de communication entre la musique et le langage, les modèles d'émotion et la façon dont les émotions peuvent être mesurées dans la musique.
Couvre les méthodes d'évaluation des systèmes de génération de langage naturel, y compris les mesures et les évaluations humaines de la qualité du texte généré.
Couvre les bases de la microscopie électronique à balayage, y compris les interactions électron-échantillon, les détecteurs, la préparation des échantillons, la formation d'images, la résolution et les contrastes dans les images SEM.
