Sur l’agenda 7 août 2024

  • La santé environnementale est définie par l’OMS comme « comprenant les aspects de la santé humaine, y compris la qualité de la vie, qui sont déterminés par les facteurs physiques, chimiques, biologiques, sociaux, psychosociaux et esthétiques de notre environnement. Elle concerne également la politique et les pratiques de gestion, de résorption, de contrôle et de prévention des facteurs environnementaux susceptibles d’affecter la santé des générations actuelles et futures ».
    C’est une préoccupation grandissante pour l’ensemble des citoyens qui peut être source de controverses du fait de la multiplicité des données à prendre en compte.
    Ce MOOC a pour vocation de vous apporter des connaissances scientifiques sur la santé environnementale qui pourront être utiles à tout professionnel de santé pour répondre aux interrogations des patients mais aussi à toute personne intéressée par cette thématique et qui souhaite avoir accès à des données validées.
    Ce MOOC est composé de 8 modules, comprenant :
    • Module 1 : Introduction à la santé environnementale
    • Module 2 : Le couple avec désir de grossesse et la femme enceinte
    • Module 3 : L’enfant et l’adolescent
    • Module 4 : Santé des personnes au travail
    • Module 5 : Population en situation de vulnérabilité
    • Module 6 : L’habitant en milieu rural
    • Module 7 : L’habitant en milieu urbain
    • Module 8 : La personne âgée

    Pour s’inscrire c’est ici

    | Moocs

  • Ce MOOC est un cours de vulgarisation à l’intelligence artificielle par l’exemple, c’est-à- dire, en passant par des exemples pour chacun des sujets abordés. Tous les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle (machine learning, deep learning) et du Big Data (SQL, NOSQL) y sont introduits en s’appuyant sur des exemples pratiques que l’étudiant aura loisir d’adopter et d’adapter. Chaque module du cours comprend à minima un cas d’usage (aussi appelé use case) que l’apprenant.e va pouvoir refaire.
    Plan de cours
    Module 1 : Données, Intelligence Artificielle et Big Data
    Module 2 : Réseaux de Neurones
    Module 3 : Apprentissage Profond (Deep Learning)
    Module 4 : Apprentissage Machine Non Supervisé et Extraction de Connaissances
    Module 5 : Les Chatbots et les Langages Massifs de Traitement de Textes (par Deep Learning)
    Module 6 : Les concepts pluridisciplinaires de l’économie de la data et de l’intelligence artificielle

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