IA para Biología - MIT 6.S191 Clase 10

Resumen

Sumérgete en el fascinante mundo de la inteligencia artificial adaptada para aplicaciones biológicas en esta exclusiva lección del MIT. Dirigida por Ava Amini, Científica Principal en Investigación de Microsoft, esta sesión es parte de la prestigiosa serie MIT 6.S191, centrada en la integración de la IA en la biología.

Perfecta para entusiastas que buscan ampliar su comprensión de cómo el aprendizaje profundo puede aplicarse en contextos biológicos.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en Biología
Vista general de las aplicaciones de IA en ciencias biológicas
Importancia de la IA en la solución de retos biológicos
• Fundamentos del Aprendizaje Profundo en Biología
Redes neuronales y datos biológicos
Algoritmos y marcos clave
Tipos de datos en la investigación biológica (genómica, proteómica, imágenes)
• Adquisición y Preprocesamiento de Datos Biológicos
Técnicas de recolección de datos
Preparación de datos biológicos para modelos de IA
Manejo de datos no estructurados y de alta dimensión
• Estudios de Caso en Aplicaciones de IA
Análisis de secuencias genómicas
Predicción de estructuras de proteínas
Descubrimiento y desarrollo de fármacos
• Modelos de Aprendizaje Automático para Biología
Aprendizaje supervisado vs no supervisado en contextos biológicos
Selección de modelos y métricas de evaluación
Consideraciones éticas y sesgos en conjuntos de datos biológicos
• Herramientas y Plataformas de IA
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
• Desafíos y Oportunidades
Limitaciones computacionales y soluciones potenciales
Tendencias futuras y direcciones de investigación en IA para biología
• Conferencia Invitada por Ava Amini
Perspectivas de la Científica Principal de Investigación de Microsoft
Discusión sobre avances y descubrimientos recientes
Sesión de preguntas y respuestas sobre implementaciones prácticas
• Conclusión y Recursos Adicionales
Resumen de conceptos clave tratados
Lecturas sugeridas y artículos de investigación
Oportunidades de networking y colaboraciones académicas en IA para biología

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Asignaturas

Ciencias de la Computación