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WikiMOOC : apprenez à contribuer sur Wikipédia !

ikipédia est aujourd’hui le septième site le plus visité au monde. C’est aussi l’un des rares sites connus à être hébergé par une fondation à but non-lucratif. Étudiants, professeurs, professionnels, particuliers : nombreux sont les internautes à utiliser cette encyclopédie en ligne, qui compte plus de 36 000 000 d’articles en 280 langues, dont 1,7 million en français.

Mais le fonctionnement de ce site reste très largement méconnu. Wikipédia permet la construction et la diffusion du savoir de manière ouverte et collaborative, sur un modèle inédit dans l’histoire de l’humanité. Le site est modifiable par tout internaute – ils sont plus de 15 000 chaque mois en France – mais la contribution obéit à un certain nombre de principes et de règles, souvent inconnus des lecteurs.

Ce MOOC (des cours en ligne gratuits et ouverts à tous) est conçu pour vous faire entrer dans les coulisses de la plus grande encyclopédie au monde : comprendre son fonctionnement, ses règles, découvrir sa communauté (sans hiérarchie), la manière dont la fiabilité du contenu est assurée, etc. Ces cours vous permettront également d’apprendre à contribuer vous-même à Wikipédia : modifier des articles, les illustrer, les mettre en forme, interagir avec les autres contributeurs, travailler de manière collaborative… À la fin du WikiMOOC, vous serez même amené à créer votre tout premier article sur Wikipédia.

Fin d'inscription :29 févr 2016

Début du Cours : 22 févr 2016

Fin du cours : 27 mars 2016

Introduction to Programming with Java Part 1: Starting to Code with Java

This is an introductory free course to learn programming with Java, one of the most in-demand programming languages designed to work across multiple software platforms. Java developers are highly sought after professionals, and increasingly so, Java is a staple of every technologist’s resume!

Certificate available for $50.

Scalable personalization infrastructures

The ever-growing amount of data available on the Internet calls for personalization. Yet, the most effective personalization schemes, such as those based on collaborative filtering (CF), are notoriously resource greedy. We argue that scalable infrastructures should rely on P2P design to scale to that increasing number of users, data and dynamics.
I will present a novel scalable k-nearest neighbor protocol, which P2P flavor provides scalability by design. This protocol provides each user with an implicit social network composed of users with similar tastes in a given application.

This protocol has been instanciated in various settings:
(1) A P2P system, WhatsUp, a collaborative filtering system for disseminating news items in a large-scale dynamic setting with no central authority;
(2) A hybrid recommendation infrastucture HyRec, an online cost-effective scalable system for CF personalization, offloading CPU-intensive recommendation tasks to front-end client browsers, while retaining storage and orchestration tasks within back-end servers;
(3) A cloud-based centralized recommendation engine.

Experiment show that our solution outperforms alternatives with respect to cost while maintening the quality of personalization.