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1 . Fil Rouge B3 - Intervention de Mme Magali Volery (AGPsy)

2. Fil Rouge B3 - Intervention de Mme Magali Volery (AGPsy)

Fil Rouge B3 - Intervention de Loïc Deslarzes (AGPsy)

Difference_ML3_ML4_Webinaire

Moodle_4_Teaser_VF

Data Science For All

Data Science For All_témoignages

Développer le sens critique de mes étudiant-es grâce à l’auto-évaluation

L’IA, un allié pour enseigner? Préparer ses cours à l’ère de ChatGPT

Enregistrer mon cours signifie-t-il que mon auditoire va se vider?

Enseigner par projet : 20 enseignant-es UNIGE livrent leur recette

Enseigner les compétences transversales: luxe ou nécessité ?

Enseigner à l'ère de ChatGPT : l'interdire ou en faire son allié ?

Méthodes numériques: séance 6

Méthodes numériques: séance 7

Méthodes numériques: séance 5

Méthodes numériques: séance 4

Méthodes numériques: séance 3

Méthodes numériques: séance 2

Méthodes numériques: séance 1

Why and how philanthropy should prepare for a world powered by AI

Sources de données en sciences sociales: Recensement 2

Sources de données en sciences sociales: Recensement

Sources de données en sciences sociales : définitions, concepts et typologies

Favez

Distant Reading et stylométrie

Addressing Sexual Violence online course -GMT2023-05-10T11:28:19Z

Zoom recording - week 7 - online course 2024

Addressing SV online course-GMT2024-04-24T12:35:37Z

Zoom recording - week 5 - pregnancy and children born of rape

Zoom recording week 4 - MHPSS

Zoom recording - week 3 - medical care for survivors

Zoom recording - week 1, online course 2024

Week 7 - Zoom recording from online class

Week 7 - Zoom recording from online class

Week 6 - Zoom recording from online class

Addressing Sexual Violence online course -GMT2023-06-14T10:59:48Z

Addressing Sexual Violence online course -GMT2023-06-07T11:30:49Z

Week 3 - Zoom recording from online class

Addressing Sexual Violence online course -GMT2023-05-24T11:44:10Z

Week 1 - Zoom - survivor leaders

CAPITAINE ABIGAIL Final

Module 9 - risk mitigation - Zoom recording

Addressing SV course Nov 2022-GMT2022-11-30T05:49:39Z

Addressing SV course Nov 2022-GMT2022-12-01T05:47:19Z

Addressing SV course Nov 2022-GMT2022-11-30T05:49:39Z

Addressing SV course Nov 2022-GMT2022-11-30T05:49:39Z

Module 7 - survivor led - Zoom recording

Addressing SV course Nov 2022-GMT2022-11-29T05:47:47Z

Module 10 - transformative power and leadership - Zoom recording

Module 1 - core concepts - Zoom recording

Module 8 - access to justice (Lydia Muthiani) - Zoom recording

Module 8 - access to justice RLP - Zoom recording

Module 6 - Men and Boys - Zoom recording

Module 5 - MHPSS - Zoom recording

Addressing SV course Nov 2022-GMT2022-11-29T05:47:47Z

Recording of module 2

22 10 25 Working on Assumptions 2 Edited

22 10 25 Working on Assumptions 1 Edit

Portail_achats_formation_1er_volet

Portail_achats_formation_2eme_volet

Cultura

Démo 3383_ST-EN

Sources de données en sciences sociales: Enquêtes (3/3)

Sources de données en sciences sociales: Enquêtes (2/3)

Sources de données en sciences sociales: Enquêtes (1/3)

Présentation Master Psychologie appliquée/de la santé

Dis, Siri, Pourquoi tu parles avec une voix de femme

Maintenir une posture égalitaire en science des données

Space-climate introduction (1/3)

Space-climate introduction (2/3)

Space-climate introduction (3/3)

Conducting an ethnographic interview

Capsule OAIS_ The OAIS standard, the conceptual basis for archiving

Capsule 54_Relever les défis environnementaux grâce à l'IA

Capsule 53_Detecting changes to the earth's surface

Capsule 52_ Gestion de données: enjeux juridiques, lois et réglementations

Capsules 51_ Dynamic documents: an alternative to word processors

Capsule 50_Les critères de validation d'un modèle

Capsule 49_Synthetic Aperture Radar, a new source of data

Capsule 48_FoNDUE, UNIGE's HTR infrastructure

Capsule 47_Tips and tricks for making your datasets visible

Capsule 46_Look at my numbers: the challenges of data visualization

Capsule 45_Big earth data and spatio-temporal analysis

Capsule 44_Processing analog data

Capsule 43_La sélection de caractéristiques pour calibrer son modèle

Capsule 42_IA et philanthropie: enjeux éthiques

Capsule 41_The 6 major challenges of data archiving

Capitule 40_Metadata, an underestimated facilitator

Capsule 39_Preserving the integrity of your data

Capsule 38_La méthode Design Science Research

Capsule 37_Preparing your data for archiving

Capsule 36_Natural language processing and its application

Capsule 35_Administrative registers, a goldmine for researchers

Capsule 34_The benefits of working with an analyst

Capsule 33_Connaître Les Systèmes Multi-agents

Capsule 32_The FAIR principles, issues and best practices

Capsule 30_Predicting clinical trial risks with machine learning

Capsule 29_Supervised learning via data annotation

Capsule 28_The fascinating world of machine learning

Capsule 27_Building the best model

Capsule 26_Le consentement en recherche: enjeux et modèles existants

Capsule 25_The questionnaire as a data collection tool

Capsule 24_The challenges specific to data management

Capsule 23_Environmental changes and satellite data

Capsule 22_Geospatial data for health care

Capsule 21_Stylometric analysis

Capsule 20_Standardizing a database

Capsule 19_Treatment effects

Capsule 18_Association measures

Capsule 17_A la découverte des auto-encodeurs variationnels

Capsule 16_Statistical inference (3/3)

Capsule 15_Statistical inference (2/3)

Capsule 14_Statistical inference (1/3)

Capsule 13_The empirical probability distribution

Capsule 12_Anonymising or de-identifying data: nuances and issues

Capsule 11_Setting up a data management plan

Capsule 10_The societal risks of data collection

Capsule 9_Normal distribution

Capsule 8_Continuous random variables

Capsule 7_Expectation in statistics

Capsule 6_Discrete distributions

Capsule 5_Conditional probabilities

Capsule 4_Making data interoperable

Capsule 3_Probability theory

Capsule 2_Statistical models

Capsule 1_Hypothesis testing

ELabNext

Statistical modelling (1/12)

Statistical modelling (2/12)

Statistical modelling (3/12)

Statistical modelling (4/12)

Statistical modelling (5/12)

Statistical modelling (6/12)

Statistical modelling (7/12)

Statistical modelling (8/12)

Statistical modelling (9/12)

Statistical modelling (10/12)

Statistical modelling (11/12)

Statistical modelling (12/12)

Capsule 27_Sélectionner les meilleurs prédicteurs

Cours 9: Hypothesis testing

Capsule 9: Le Test d'hypothèse

Cours 8: Association measures

Capsule 8: Les mesures d'association

Cours 7: Statistical Inference

Capsule 7a: Inférence statistique I

Capsule 7b: Inférence statistique II

Capsule 7c: L'inférence statistique III

Cours 6: Empirical probability distribution functions

Capsule 6: Distribution de probabilité empirique

Cours 5: Normal distribution

Capsule 5: La distribution normale

Cours 4: Continuous probability distribution function

Capsule 4: Variables aléatoires continues

Cours 3: Poisson probability distribution

Capsule 3: Les distributions discrètes

Cours 2: Conditional probabilities

Capsule 2: Les probabilités conditionnelles

Cours 1: Introduction to probability

Capsule 1: Les probabilités

Physics application of AI

Capsule 28_Le monde de l'apprentissage automatique

SIG & Ressources naturelles

Outils de gestion de l'environnement

Télédétection: principes physiques et images

Un SIG comme outil à la décision

Capsule 23_Gérer un grand volume de données

Introduction to spatial data infrastructures (1/3)

Introduction to spatial data infrastructures (2/3)

Introduction to spatial data infrastructures (3/3)

Capsule 23_Gérer un grand volume de données

Traitement automatique du langage (TALN) - 1/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 2/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 3/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 4/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 5/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 6/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 7/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 1/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 9/10

Traitement automatique du langage (TALN) - 10/10

Capsule 29_Annoter des données brutes