Machine learning for pharmaceutical science - GDZSU01
| Anglický název: |
Machine learning for pharmaceutical science |
| Zajišťuje: |
Katedra biofyziky a fyzikální chemie (16-16110) |
| Fakulta: |
Farmaceutická fakulta v Hradci Králové |
| Platnost: |
od 2023 |
| Semestr: |
oba |
| Body: |
0 |
| E-Kredity: |
0 |
| Způsob provedení zkoušky: |
ústní |
| Rozsah, examinace: |
0/1, Zk [HT] |
| Počet míst: |
zimní:neurčen / neurčen (neurčen)
letní:neurčen / neurčen (neurčen) |
| Minimální obsazenost: |
neomezen |
| 4EU+: |
ne |
| Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: |
ne |
| Kompetence: |
|
| Stav předmětu: |
vyučován |
| Jazyk výuky: |
angličtina |
| Způsob výuky: |
prezenční |
| Úroveň: |
|
| Poznámka: |
předmět je určen pouze pro doktorandy
předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
předmět lze zapsat v ZS i LS |
|
|
| Anotace -
| |
|
Tento kurz poskytuje přehled strojového učení relevantního pro farmaceutickou vědu od základních konceptu až po praktické dovednosti.
Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (31.07.2025)
This course teaches an overview of machine learning relevant to pharmaceutical science from basic concepts to practical skills.
Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (31.07.2025)
|
| Podmínky zakončení předmětu -
| |
|
Úspěšné absolvování zkoušky.
Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (31.07.2025)
Passing the exam.
Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (31.07.2025)
|
| Sylabus -
| |
|
1) obecné principy strojového učení, dělení dat, účelová funkce, ladění hyperparametrů
2) strojové učení pod dohledem a bez dohledu, klasifikace a regrese, inference
3) aplikace na molekuly a grafové neuronové sítě
4) aplikace na proteiny
5) odhad nejistoty a vysvětlení předpovědí
Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (05.08.2025)
1) general principles of machine learning, data splitting, loss function, hyperparameter tuning
2) supervised and unsupervised machine learning, classification and regression, inference
3) application to molecules and graph neural networks
4) application to proteins
5) uncertainty estimation and explainable predictions
Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (05.08.2025)
|
