Machine Learning pour les applications biomédicales
Cet atelier de 3 jours sur le thème de l'apprentissage automatique (Machine Learning) pour les applications biomédicales est conçu pour les doctorants ou post-doctorants ayant un niveau intermédiaire en informatique, avec des prérequis en compétences solides en python/autres langages de programmation ainsi qu'une compréhension de base de l'apprentissage automatique (ML).
L'atelier a pour objectif d'explorer l'application de Machine Learning en biomédecine, en prenant en compte les recherches actuelles et la vision de ce qui est à venir en matière de diagnostics cliniques, de traitements de précision et de suivi de la santé. Dans ce contexte, les participants seront exposés à divers sujets d'apprentissage automatique pour comprendre comment ils sont appliqués à des défis biomédicaux spécifiques et, en outre, comprendre comment les modèles d'apprentissage automatique sont déployés dans des produits pour de vrais utilisateurs.
L'objectif principal de l'atelier sera un projet pratique où les participants travailleront en équipe (5-6 participants par équipe) sur un problème spécifique pouvant être résolu en 2 jours, en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique appliquées à des données biomédicales.
Les participants seront affectés à l'une des équipes de projet suivantes (les préférences seront prises en compte mais ne peuvent être garanties) :
- Modélisation mathématique de données de cellules uniques / multi-omiques des maladies inflammatoires
- Prédiction de la réponse aux médicaments basée sur les données d'expression génique
- Diagnostics cliniques à partir de l'analyse d'images de microscopie
- Utilisation des grands modèles de langage pour construire des réseaux neuronaux et des applications d'apprentissage profond
- Apprentissage de représentation pour les images multimodales
Les participants présenteront les résultats de leurs projets lors du dernier jour, en présence de tous les participants et des formateurs pour des discussions engageantes et inspirantes.
La sélection des participants aura lieu durant la troisième semaine de décembre. Les notifications seront envoyées avant Noël.
Note importante : L'inscription se fait en deux étapes. En plus de l'inscription via ce site, veuillez également soumettre le formulaire Microsoft Forms suivant pour compléter votre inscription : https://forms.office.com/e/2Q4unarUsR
Si vous ne répondez pas au sondage, votre candidature ne pourra pas être prise en considération.
Cet atelier de 3 jours sur le thème de l'apprentissage automatique (Machine Learning) pour les applications biomédicales est conçu pour les doctorants ou post-doctorants ayant un niveau intermédiaire en informatique, avec des prérequis en compétences solides en python/autres langages de programmation ainsi qu'une compréhension de base de l'apprentissage automatique (ML).
L'atelier a pour objectif d'explorer l'application de Machine Learning en biomédecine, en prenant en compte les recherches actuelles et la vision de ce qui est à venir en matière de diagnostics cliniques, de traitements de précision et de suivi de la santé. Dans ce contexte, les participants seront exposés à divers sujets d'apprentissage automatique pour comprendre comment ils sont appliqués à des défis biomédicaux spécifiques et, en outre, comprendre comment les modèles d'apprentissage automatique sont déployés dans des produits pour de vrais utilisateurs.
L'objectif principal de l'atelier sera un projet pratique où les participants travailleront en équipe (5-6 participants par équipe) sur un problème spécifique pouvant être résolu en 2 jours, en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique appliquées à des données biomédicales.
Les participants seront affectés à l'une des équipes de projet suivantes (les préférences seront prises en compte mais ne peuvent être garanties) :
- Modélisation mathématique de données de cellules uniques / multi-omiques des maladies inflammatoires
- Prédiction de la réponse aux médicaments basée sur les données d'expression génique
- Diagnostics cliniques à partir de l'analyse d'images de microscopie
- Utilisation des grands modèles de langage pour construire des réseaux neuronaux et des applications d'apprentissage profond
- Apprentissage de représentation pour les images multimodales
Les participants présenteront les résultats de leurs projets lors du dernier jour, en présence de tous les participants et des formateurs pour des discussions engageantes et inspirantes.
La sélection des participants aura lieu durant la troisième semaine de décembre. Les notifications seront envoyées avant Noël.
Note importante : L'inscription se fait en deux étapes. En plus de l'inscription via ce site, veuillez également soumettre le formulaire Microsoft Forms suivant pour compléter votre inscription : https://forms.office.com/e/2Q4unarUsR
Si vous ne répondez pas au sondage, votre candidature ne pourra pas être prise en considération.