Anotace
V posledním desetiletí došlo k velkému rozmachu machine learningu (ML) - hlavní oblasti umělé inteligence (artificial intelligence - AI) - pro řešení náročných problémů, jako jsou samořiditelná auta, logistické plánování, letecký design, segmentace satelitních snímků, detekce rakovinných tkání, vývoj léčiv, folding proteinů atd. Biologické vědy nabízí stále mnoho nevyřešených problémů a aplikace ML metod v různých jejich oblastech může přinést velký pokrok v našem chápání přírody.
Kurz Machine learning v biologii poskytne přehled o současných nejmodernějších metodách machine learningu a jejich aplikaci na biologické problémy. Pomocí několika populárních metod vysvětlíme klíčové koncepty machine learningu a to, jak lze tyto metody použít k získání náhledu do komplexních dat. Pochopení klíčových konceptů je nezbytné pro úspěšnou aplikaci těchto metod na vlastní data - počínaje sběrem, výběrem vhodných přístupů a konečnou interpretací výsledků. Během kurzu uvedeme recentní výzkumné práce, které aplikovaly machine learning v biologii, jako příklady, jak lze použít různé ML metody. Na konci kurzu se studenti pokusí navrhnout ML řešení konkrétního biologického problému.
Po absolvování kurzu by studenti měli být schopni vidět svůj vědecký problém optikou machine learningu. To usnadní pochopení, zda je ML vhodný k řešení jejich problému, nasměruje studenty k vývoji vlastního řešení, nebo alespoň umožní jasněji komunikovat své nápady datovému vědci, a následně interpretovat výsledky. Kurz je vhodný pro studenty ze všech oborů biologie, nejsou vyžadovány žádné programátorské zkušenosti.