课程描述
提出了解决生命科学中计算问题的创新方法,重点是基于深度学习的方法与传统方法的比较。主题包括蛋白质-DNA相互作用,染色质可及性,法规变异解释,医学影像理解,病历理解,治疗设计和实验设计(干预措施的选择和解释)。专注于机器学习模型的选择,鲁棒性和解释。团队使用TensorFlow或其他框架完成了一个多学科的最终研究项目。提供对每个生命科学问题的全面介绍,但要依靠学生理解概率问题的表述。修读研究生版的学生可以完成其他作业。
kchq: 麻省理工学院-《面向生命科学的深度学习2021》课程视频及ppt免费分享
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