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
• Stav předmětu: vyučován
• Jazyk výuky: angličtina
• Způsob výuky: prezenční
• 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
• Garant: Eugen Hruška, Ph.D.

Anotace

čeština

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)

angličtina

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

čeština

Úspěšné absolvování zkoušky.

Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (31.07.2025)

angličtina

Passing the exam.

Poslední úprava: Hruška Eugen, Ph.D. (31.07.2025)

Sylabus

čeština

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)

angličtina

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)