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Débute 4 July 2025 01:57

Se termine 4 July 2025

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Apprentissage automatique pour la conception de protéines fonctionnelles - Cours 1

Embarquez pour un voyage dans le monde de l'apprentissage automatique tel qu'il s'applique à la conception de protéines fonctionnelles. Dans cette première classe, Helder Ribeiro vous guidera à travers les principes fondamentaux et les méthodologies de pointe utilisées en physique biologique. Parfait pour ceux qui souhaitent élargir leurs conna.
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Embarquez pour un voyage dans le monde de l'apprentissage automatique tel qu'il s'applique à la conception de protéines fonctionnelles. Dans cette première classe, Helder Ribeiro vous guidera à travers les principes fondamentaux et les méthodologies de pointe utilisées en physique biologique.

Parfait pour ceux qui souhaitent élargir leurs connaissances en intelligence artificielle et en informatique, ce cours est disponible sur YouTube.

Programme

  • Introduction à l'apprentissage automatique
  • Aperçu de l'apprentissage automatique (ML) et de ses applications
    Distinction entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  • Notions de base sur la structure et la fonction des protéines
  • Introduction aux protéines et à leur rôle dans les systèmes biologiques
    Relation structure-fonction des protéines
  • Applications de l'apprentissage automatique en physique biologique
  • Perspective historique de l'IA dans les sciences biologiques
    Réalisations clés de l'IA pour la conception de protéines
  • Concepts essentiels d'apprentissage automatique pour la conception de protéines
  • Représentation des données et extraction de caractéristiques pour les données biologiques
    Introduction à l'entraînement et à l'évaluation des modèles
  • Comprendre la conception de protéines fonctionnelles
  • Définition et importance de la conception de protéines fonctionnelles
    Études de cas de conceptions réussies de protéines fonctionnelles utilisant l'IA
  • Introduction aux méthodologies clés
  • Réseaux neuronaux et apprentissage profond pour la prédiction de structures protéiques
    Analyse des séquences génomiques utilisant des techniques de ML
  • Considérations pratiques
  • Aperçu des sources de données et bases de données pour la recherche sur les protéines
    Considérations éthiques et défis en biologie computationnelle
  • Conclusions et orientations futures
  • Tendances émergentes dans les applications d'apprentissage automatique pour la conception de protéines
    Questions-réponses et discussion des perspectives et des applications potentielles des participants

Sujets

Informatique