Spezialisierung für KI für die wissenschaftliche Forschung

In der Spezialisierung KI für wissenschaftliche Forschung lernen wir, wie man KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzt, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken. In Kurs 1 lernen Sie ein wenig über die Sprache Python im Zusammenhang mit Data Science. Wir stellen Ihnen einige vorhandene Bibliotheken vor, die Sie bei der Analyse Ihrer Datensätze unterstützen. Am Ende des Kurses werden Sie ein Klassifizierungsmodell anwenden, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein einer Herzerkrankung aus den Gesundheitsdaten eines Patienten vorherzusagen. Kurs 2 deckt die gesamte Pipeline des maschinellen Lernens ab, vom Einlesen, Bereinigen und Umwandeln von Daten bis hin zum Ausführen grundlegender und fortgeschrittener Algorithmen des maschinellen Lernens, und im abschließenden Projekt werden wir unsere Kenntnisse anwenden, um verschiedene Modelle des maschinellen Lernens in Python zu vergleichen. In Kurs 3 bauen wir auf unseren Kenntnissen über grundlegende Modelle auf und erforschen fortgeschrittenere KI-Techniken. Wir werden die Unterschiede zwischen den beiden Techniken beschreiben und untersuchen, wie sie sich unterscheiden. Anschließend werden wir ein Projekt zur Vorhersage von Ähnlichkeiten zwischen Gesundheitspatienten mit Hilfe von Random Forests abschließen. In Kurs 4, einem Abschlussprojektkurs, werden wir Genomsequenzen von COVID-19-Mutationen vergleichen, um potenzielle Bereiche zu identifizieren, auf die eine medikamentöse Therapie abzielen kann. Am Ende des Kurses werden Sie auf dem besten Weg sein, Wege zur Bekämpfung von Krankheiten mit Hilfe der Genomsequenzierung zu entdecken.