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IA para Biología - MIT 6.S191 Clase 10
Explora cómo la inteligencia artificial está optimizada para aplicaciones biológicas con la científica principal de investigación de Microsoft, Ava Amini, en esta conferencia sobre aprendizaje profundo del MIT.
Alexander Amini
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Resumen
Explora cómo la inteligencia artificial está optimizada para aplicaciones biológicas con la científica principal de investigación de Microsoft, Ava Amini, en esta conferencia sobre aprendizaje profundo del MIT.
Programa de estudio
- Introducción a la IA en Biología
- Fundamentos del Aprendizaje Profundo en Biología
- Adquisición y Preprocesamiento de Datos Biológicos
- Estudios de Caso en Aplicaciones de IA
- Modelos de Aprendizaje Automático para Biología
- Herramientas y Plataformas de IA
- Desafíos y Oportunidades
- Conferencia Invitada por Ava Amini
- Conclusión y Recursos Adicionales
Vista general de las aplicaciones de IA en ciencias biológicas
Importancia de la IA en la solución de retos biológicos
Redes neuronales y datos biológicos
Algoritmos y marcos clave
Tipos de datos en la investigación biológica (genómica, proteómica, imágenes)
Técnicas de recolección de datos
Preparación de datos biológicos para modelos de IA
Manejo de datos no estructurados y de alta dimensión
Análisis de secuencias genómicas
Predicción de estructuras de proteínas
Descubrimiento y desarrollo de fármacos
Aprendizaje supervisado vs no supervisado en contextos biológicos
Selección de modelos y métricas de evaluación
Consideraciones éticas y sesgos en conjuntos de datos biológicos
Resumen de herramientas populares de IA (Microsoft AI, TensorFlow, PyTorch)
Soluciones de IA basadas en la nube para el análisis de datos biológicos
Integración con herramientas de investigación biológica existentes
Limitaciones computacionales y soluciones potenciales
Tendencias futuras y direcciones de investigación en IA para biología
Perspectivas de la Científica Principal de Investigación de Microsoft
Discusión sobre avances y descubrimientos recientes
Sesión de preguntas y respuestas sobre implementaciones prácticas
Resumen de conceptos clave tratados
Lecturas sugeridas y artículos de investigación
Oportunidades de networking y colaboraciones académicas en IA para biología
Asignaturas
Ciencias de la Computación