Méthodes Vectorielles Naturelles et Intelligence Artificielle : Applications en Bioinformatique

Aperçu

Explorez les méthodes de vecteurs naturels combinées à l'IA pour des applications en bioinformatique, y compris la prédiction des codes de bases non standards et la classification des types d'ARN, présentées par le chercheur de BIMSA Guoqing Hu.

Programme

• Introduction aux Méthodes de Vecteurs Naturels
Définition et principes
Contexte historique et développement
• Notions de Base en Bioinformatique
Aperçu de la bioinformatique et son importance
Principaux défis dans les applications de la bioinformatique
• Vue d'ensemble de l'Intelligence Artificielle en Bioinformatique
Méthodologies d'IA et leurs rôles
Histoires de succès et études de cas
• Méthodes de Vecteurs Naturels dans l'Analyse de Séquences Biologiques
Introduction aux séquences biologiques
Application des méthodes de vecteurs naturels dans l'analyse de séquences
• Prédiction de Codes de Base Non-Standards avec les Méthodes de Vecteurs Naturels
Aperçu des codes de base non-standards
Techniques et outils pour la prédiction
• Classification des Types d'ARN à l'Aide de l'IA et des Vecteurs Naturels
Introduction aux types et structures d'ARN
Méthodes pour la classification de l'ARN
Études de cas et exemples
• Intégration de l'IA et des Méthodes de Vecteurs Naturels pour la Bioinformatique
Approches hybrides et leurs avantages
Exemples d'intégration dans la bioinformatique moderne
• Applications Pratiques et Études de Cas
Applications réelles en génomique et protéomique
Études de cas dans le diagnostic et le traitement des maladies
• Orientations Futures et Défis Ouverts
Tendances émergentes en IA et bioinformatique
Défis actuels et solutions potentielles
• Ateliers Pratiques et Tutoriaux
Sessions pratiques avec jeux de données
Développement et test de modèles
• Projet Final et Présentation
Lignes directrices pour la sélection de projets
Critères d'évaluation et mécanisme de retour d'information

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Sujets

Science des données