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What You Want
Yoga doesn't need to be a costly task. Everything you need for your first course is lightweight clothes that are easy to move in and a yoga mat. Avoid baggy clothing that will disguise your bearing and positioning from your instructor. If you're going for a yoga, or bikram yoga, class, you may want to gown in as little clothes as possible. Be ready to begin sweating! It may also become a great idea to provide a towel and a water bottle, especially in the event that you select a hot yoga course.
Some classes will supply a yoga mat for you, and some might supply extra mats for one more charge. These pads are fine for beginners. Once you are committed to the practice of yoga, you may want to purchase your own pad. Do not just go for the cheapest available. Consider which attributes are most essential for you. Do you need something thick, padded, and comfortable? Do you find yourself sliding a lot on certain mats? Maybe the most significant quality is the ease-of traveling or the durability. While others may continue just a couple months, some yoga mats include a life time guarantee.


The hardest part of your first yoga class is the insecurity that goes together with it. Here are just a few pointers that will allow you to move past worry and in to action:  
 
-You are not the only person who believes she's the least flexible person within the room. The majority of the classmates are just as self conscious about their skills.  
Bienvenue sur <strong>Wikipast</strong>, le mediawiki du cours Digital humanities (HUM-369).
- 
 
- Yoga is not about having perfect flexibility, it is about building the ideal position for each create. 
==Contact==
Your First Course
Professeur: [http://people.epfl.ch/frederic.kaplan Frédéric Kaplan]<br>
Banish any competitive spirit you might have before your first-class. Listen to your body when you flex. Don't push your self beyond your bodily limits. That is how many start yoga students find themselves injured. Yoga may take you out of your comfort zone and you will end up being inhibited during your [http://ifaceplanet.com/mobile/subscribe/ yoga teacher training uk], but you must never be in pain. Relax the body, accept yourself how you are, and know when to stop.  
Assistant: [http://people.epfl.ch/vincent.buntinx Vincent Buntinx]
Grab a spot in the next line or farther back. It probably will never be the first class for everybody, even though this is your first class. You'll have to learn and select up poses by viewing and observing. Sometimes the teacher will be exhibiting what to do in the front of the room, but sometimes she will be walking around aiding your classmates adjust their alignments. You will need a clear view of what to do, if you are watching your teacher or the yoga teacher training uk in the very first row.<br><br>Should you cherished this short article and also you would want to get details about weight loss boot camp ([http://s-hgd.com/comment/html/index.php?page=1&id=30790 click]) generously stop by the web page.
 
==Liens==
* Site Moodle [http://moodle.epfl.ch/course/view.php?id=14977]
* Archive de presse utilisée dans le cours [http://letempsarchives.ch]
* Ngram viewer : [http://dhlabsrv4.epfl.ch/ngviewer.php]
* Datafication biographiques en cours de création: page [[Biographies ]]
* Typologie d'[[évènements]]
* [[FAQ]] pour ce cours
* [[Utilisateurs]]
* [[Typologie de courbes]]
* [[Bots]]
* [[Peergrading‎]]
* [[Tutorial_python]]
* [[SPARQL_python]]
* [[Hackathon Le Temps 2016]]
* [[Listepagesbot|Bot pour obtenir une liste de pages récentes et valides]]
 
==Résumé==
Ce cours permet de découvrir les Digital Humanities par la pratique.
 
==Plan ==
 
* 21.02.2017 Introduction au cours. Présentation des outils du cours (MediaWiki, Python). Ecriture d'une biographie simple pour s'initier à la syntaxe MediaWiki
 
* 28.02.2017 Principes de la reconstitution à partir d'archives. Exemple du projet Venice Time Machine. Techniques pour la numérisation massive (méthodes robotiques, tomographie). Reconnaissance des écritures manuscrites. Introduction au concept d'entité nommée. Réseaux d'entités nommées. Principes de la reconstitution cadastrale. Modélisation 4d. Introduction à la base d'archives de presse qui sera utilisée ce semestre pour le cours. Principe de la [[datafication biographique]]. Discussion d'un exemple.  Choix d'une personne pour le projet personnel.
 
* 07.03.2017 Linguistique des grands nombres. [[N-gramme]]. Champ attentionel d'un media (attention temporelle, attention spatiale). [[Typologie de courbes]]. Suite de la [[datafication biographique]]. Exercice d'indexation en transformant chaque terme en [[hypermot]].
 
* 14.03.2017 Discretisation de l'espace et du temps. [[UT]].[[TAI]]. [[UTC]]. Classes d'équivalences temporelles. Classes d'équivalences spatiales. Exercices de conversion de dates. Complétion de la [[datafication biographique]]
 
* 21.03.2017(*) Procéduralité et automatisme - Les bots dans Wikipedia - Statistiques - Wikification du domaine public - Les controverses des bots - Présention des projets de bots -  Deadline pour la remise de la datafication biographique (30%)
 
* 28.03.2017 Constitution des groupes (4 +/- 1) et choix des projets - Explication du Peer-grading - Tutorial Python
 
* 04.04.2017 Crowdsourcing - Onboarding - Roles et specialisation dans Wikipedia - Deadline Peer-grading des datatifactions biographiques (10%)
 
* 11.04.2017(*) Algorithmes d'analyses textuelles - Introduction aux techniques de traitement du langage naturel - Les conférences MUC - Typologie des entités nommées (ENAMEX, TIMEX, NUMEX) - Gazetters - Tokenizers / Language guessers / POS - Tagger - Méthodes à base de règles - Méthodes à base d'apprentissage (Bayesian classifier, Hidden Markov Models, CRF) - Clustering / Linking - Extraction des entitées nommées dans la base des articles de presse - Calcul sur les noeuds du cluster - Exemple de règles ecrites en ExPRESS - Cascade de règles - Travail sur les projets
 
* 18.04.2017 Pas de cours
 
* 25.04.2017 Algorithmes d'analyses visuelles - Méthode de comparaison de recherche visuelle et distances entre images -  Histogrammes de gradients - Deep learning - Moteur de recherche visuel - Travail sur les projets - Presentation des résultats du peer-grading
 
* 02.05.2017 Travail sur les projets - Presentation informelle de chaque groupe - Detection des éventuelles incompatibilités entre bots
 
* 09.05.2017  Travail sur les projets - Essai de tous les bots sur une page test - Deadline pour la description technique du bot (30%)
 
* 16.05.2017  Travail sur les projets - Scheduling des bots - Remise des fiches d'évaluation
 
* 23.05.2017 Presentation des projets (30%) - 15 minutes par projet (10 minutes présentation, 5 minutes questions)
 
* 30.05.2017  Presentation des projets (30%) - 15 minutes par projet (10 minutes présentation, 5 minutes questions)
 
==Références==
 
Référentiels temporels :
 
* [[UT|UT : Temps universel]]
* [[TAI|TAI : Temps Atomique International]]
* [[UTC|UTC : Temps Universel Coordonné]]
 
Référentiels spatiaux :
 
* [[Ellipsoidal_Coordinates|Coordonnées ellipsoïdales]]
* [[WGS84_GRS80|Exemples : WGS84, GRS80]]
 
==Barème ==
 
=== Barème pour la [[Datafication biographique]] (30 % de la note finale) ===
 
* Une biographie avec au moins 15 entrées a été écrite sous la forme d'une chronologie sourcée. Certaines entrées ont été indexées avec des hypermots > 4
** La présentation et la syntaxe Wiki ont été respectée +0.5
** Toutes les entrées sont sourcées avec au moins un article +0.5
** Le codage utilisant des hypermots est satisfaisant +0.5
** Au moins cinq pages liées ont été créées ou mises à jour.+0.5
 
=== Barème pour le peer-grading (10 % de la note finale)  ===
 
* 5 datafication ont été notée : 6, sinon 0
 
=== Barème pour la description technique du bot  (30 % de la note finale) ===
 
* La page du bot a été créée, le code est inséré sur Wikipast ou GitHub, un résumé des fonctionnalités est présent ainsi qu'une discussion critique des performances (au moins 300 mots) > 4
** Le bot réalisé répond aux fonctionnalités attendues +0.5
** La description est claire et précise +0.5
** Des exemples de résultats sont proposés +0.5
** La discussion est bien argumentée +0.5
 
=== Barème pour la presentation  (30 % de la note finale)  ===
 
* Une présentation en groupe du projet de bot (10 mn) avec des slides est effectuée > 4
** La présentation orale est dynamique, précise et claire +0.5
** Les réponses aux questions sont pertinentes + 0.5
** Les slides sont bien présentés  +0.5
** L'ensemble du projet est cohérent et bien réalisé +0.5

Version du 30 mai 2017 à 07:29


Bienvenue sur Wikipast, le mediawiki du cours Digital humanities (HUM-369).

Contact

Professeur: Frédéric Kaplan
Assistant: Vincent Buntinx

Liens

Résumé

Ce cours permet de découvrir les Digital Humanities par la pratique.

Plan

  • 21.02.2017 Introduction au cours. Présentation des outils du cours (MediaWiki, Python). Ecriture d'une biographie simple pour s'initier à la syntaxe MediaWiki
  • 28.02.2017 Principes de la reconstitution à partir d'archives. Exemple du projet Venice Time Machine. Techniques pour la numérisation massive (méthodes robotiques, tomographie). Reconnaissance des écritures manuscrites. Introduction au concept d'entité nommée. Réseaux d'entités nommées. Principes de la reconstitution cadastrale. Modélisation 4d. Introduction à la base d'archives de presse qui sera utilisée ce semestre pour le cours. Principe de la datafication biographique. Discussion d'un exemple. Choix d'une personne pour le projet personnel.
  • 14.03.2017 Discretisation de l'espace et du temps. UT.TAI. UTC. Classes d'équivalences temporelles. Classes d'équivalences spatiales. Exercices de conversion de dates. Complétion de la datafication biographique
  • 21.03.2017(*) Procéduralité et automatisme - Les bots dans Wikipedia - Statistiques - Wikification du domaine public - Les controverses des bots - Présention des projets de bots - Deadline pour la remise de la datafication biographique (30%)
  • 28.03.2017 Constitution des groupes (4 +/- 1) et choix des projets - Explication du Peer-grading - Tutorial Python
  • 04.04.2017 Crowdsourcing - Onboarding - Roles et specialisation dans Wikipedia - Deadline Peer-grading des datatifactions biographiques (10%)
  • 11.04.2017(*) Algorithmes d'analyses textuelles - Introduction aux techniques de traitement du langage naturel - Les conférences MUC - Typologie des entités nommées (ENAMEX, TIMEX, NUMEX) - Gazetters - Tokenizers / Language guessers / POS - Tagger - Méthodes à base de règles - Méthodes à base d'apprentissage (Bayesian classifier, Hidden Markov Models, CRF) - Clustering / Linking - Extraction des entitées nommées dans la base des articles de presse - Calcul sur les noeuds du cluster - Exemple de règles ecrites en ExPRESS - Cascade de règles - Travail sur les projets
  • 18.04.2017 Pas de cours
  • 25.04.2017 Algorithmes d'analyses visuelles - Méthode de comparaison de recherche visuelle et distances entre images - Histogrammes de gradients - Deep learning - Moteur de recherche visuel - Travail sur les projets - Presentation des résultats du peer-grading
  • 02.05.2017 Travail sur les projets - Presentation informelle de chaque groupe - Detection des éventuelles incompatibilités entre bots
  • 09.05.2017 Travail sur les projets - Essai de tous les bots sur une page test - Deadline pour la description technique du bot (30%)
  • 16.05.2017 Travail sur les projets - Scheduling des bots - Remise des fiches d'évaluation
  • 23.05.2017 Presentation des projets (30%) - 15 minutes par projet (10 minutes présentation, 5 minutes questions)
  • 30.05.2017 Presentation des projets (30%) - 15 minutes par projet (10 minutes présentation, 5 minutes questions)

Références

Référentiels temporels :

Référentiels spatiaux :

Barème

Barème pour la Datafication biographique (30 % de la note finale)

  • Une biographie avec au moins 15 entrées a été écrite sous la forme d'une chronologie sourcée. Certaines entrées ont été indexées avec des hypermots > 4
    • La présentation et la syntaxe Wiki ont été respectée +0.5
    • Toutes les entrées sont sourcées avec au moins un article +0.5
    • Le codage utilisant des hypermots est satisfaisant +0.5
    • Au moins cinq pages liées ont été créées ou mises à jour.+0.5

Barème pour le peer-grading (10 % de la note finale)

  • 5 datafication ont été notée : 6, sinon 0

Barème pour la description technique du bot (30 % de la note finale)

  • La page du bot a été créée, le code est inséré sur Wikipast ou GitHub, un résumé des fonctionnalités est présent ainsi qu'une discussion critique des performances (au moins 300 mots) > 4
    • Le bot réalisé répond aux fonctionnalités attendues +0.5
    • La description est claire et précise +0.5
    • Des exemples de résultats sont proposés +0.5
    • La discussion est bien argumentée +0.5

Barème pour la presentation (30 % de la note finale)

  • Une présentation en groupe du projet de bot (10 mn) avec des slides est effectuée > 4
    • La présentation orale est dynamique, précise et claire +0.5
    • Les réponses aux questions sont pertinentes + 0.5
    • Les slides sont bien présentés +0.5
    • L'ensemble du projet est cohérent et bien réalisé +0.5
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