Le projet bso3-analyse-publications a pour objectif d'extraire et d'analyser les métadonnées de publications scientifiques au format PDF. Il utilise des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour détecter et classifier les entités nommées, extraire les métadonnées et comparer les similarités entre les documents.

Ce projet propose des formations pratiques en Python destinées aux chercheurs et étudiants en sciences humaines et sociales (SHS). Il couvre les bases de la programmation ainsi que des applications spécifiques comme le traitement automatique du langage naturel (NLP). Les ateliers sont organisés par l'URFIST Lyon pour renforcer les compétences numériques des participants.

Atelier collaboratif organisé par l'Université de São Paulo (Colab-USP) en partenariat avec Cortext. Il propose une formation théorique et pratique sur le traitement automatique du langage naturel, l'analyse de réseaux et la visualisation de données textuelles. Les participants apprennent à charger, structurer et analyser des données textuelles, ainsi qu'à produire des cartes et des visualisations pour interpréter les résultats.

Ce dépôt contient une formation complète sur le deep learning, couvrant des sujets tels que l'analyse de données, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Il utilise des outils tels que TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas et NumPy pour fournir une compréhension approfondie de ces concepts.