Édition de Séquence Contrôlable pour Génération Contrefactuelle

Aperçu

Découvrez les techniques de montage séquentiel contrôlable pour la génération contrefactuelle en intelligence artificielle biomédicale, présentées par Michelle Li du laboratoire Zitnik de la Harvard Medical School.

Programme

• Introduction au cours
Aperçu des objectifs du cours
Importance de la génération contrefactuelle en IA biomédicale
Introduction au Zitnik Lab de la Harvard Medical School
• Fondamentaux de l'édition de séquences
Définition et concepts de base
Techniques clés en édition de séquences
Défis de l'édition de séquences
• Génération contrefactuelle en IA
Que sont les contrefactuels ?
Applications en IA biomédicale
Considérations éthiques
• Édition de séquence contrôlable
Concept et importance
Techniques et stratégies
Évaluation des mécanismes de contrôle
• Outils et technologies
Aperçu des logiciels et cadres
Introduction aux bibliothèques de programmation populaires
Exigences et gestion des données
• Études de cas et applications
Exemples concrets en recherche biomédicale
Exploration des études de cas du Zitnik Lab
Analyse des résultats et impacts
• Atelier pratique
Exercices pratiques en édition de séquences
Développement de scénarios contrefactuels
Projets de groupe et présentations
• Évaluation et meilleures pratiques
Évaluation des performances des modèles
Stratégies pour améliorer la contrôlabilité
Leçons apprises des applications biomédicales
• Directions futures dans l'édition de séquences
Tendances émergentes et innovations
Avancées potentielles en IA biomédicale
Opportunités de recherche dans le domaine
• Conclusion du cours
Récapitulatif des concepts clés
Session finale de questions-réponses
Ressources pour l'apprentissage continu

Sujets

Science des données