Skip to content

Latest commit

 

History

History
42 lines (28 loc) · 2.27 KB

index.md

File metadata and controls

42 lines (28 loc) · 2.27 KB
layout title nav_exclude seo
home
Représentation des connaissances
true
type name
Course
Représentation des connaissances

{{ site.tagline }}

{: .mb-2 } {{ site.description }} {: .fs-6 .fw-300 }

{% if site.announcements %} {{ site.announcements.last }} Announcements{: .btn .btn-outline .fs-3 } {% endif %}

Représentation des connaissances

Université de Genève - Automne 2021


**Enseignant** : [Nicola Carboni](https://www.unige.ch/lettres/humanites-numeriques/fr/equipe/collaborateurs/dr-nicola-carboni/)

Quand : Chaque mardi de 16h à 18h

: B 315 & Zoom (lien disponible sur Discord)

Code : 32M7134

Description du cours : le séminaire introduira les étudiants en sciences humaines dans le domaine de la représentation des connaissances, une nouvelle méthode pour structurer, enrichir, et relier ensemble des informations, des sources et des documents en utilisant des outils et des méthodes numériques. En utilisant un mélange de travail théorique et d’exercices pratiques, le cours se concentrera sur les méthodologies, les défis et les techniques pour la représentation de l’information et de la connaissance extraites de documents, de livres de bases de données ou d’autres sources sous forme de données liées. L’objectif du séminaire est de fournir aux étudiants en humanités numériques et en sciences humaines la compréhension théorique nécessaire, ainsi que l’expérience pratique, dans la discipline, en les familiarisant avec les outils et les techniques de création et de partage des informations sous forme de linked data.

Pré-Requis : Ce cours est conçu pour des étudiants en sciences humaines: aucune compétence préalable en informatique n’est requise.

Acquis : Premières notions solides de Semantic Web et Linked Data (RDF/RDFS), développement d’une ontologie, maîtrise des données et des ontologies dans le domaine des humanités numériques, maîtrise du langage de mapping (X3ML), transformation de données tabulaires en RDF, interrogation d’un graphe de connaissances (SPARQL), hébergement d’un graphe de connaissances dans un serveur de graphes RDF (fuseki / Researchspace)