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CSE7850/CX4803计算生物学中的机器学习
描述此研究生级课程的重点是机器学习与计算生物学之间的令人兴奋的交集。我们将涵盖现代机器学习技术，包括受监督和无监督的学习，特征选择，概率建模，图形模型，深度学习等。学生将学习这些方法的基本原则，基本的数学和实施细节。通过阅读和批评发表的研究论文，学生将学习机器学习方法在基因组学，单细胞分析，结构生物学和系统生物学中的各种生物学问题上的应用。学生还将通过深入的编程作业使用Pytorch学习使用Pytorch来实施深度学习模型。在最终项目中，学生将通过以生物学问题探索这些概念来应用他们所学的知识，以充满热情。
秋季学期2024-2025的时间表-CSE IITB
CS 230 2 LH102数字逻辑设计和计算机架构Bhaskar Raman/Prof.Sayandeep Saha CS 635 10 CC 103超文本的信息检索和采矿和网络教授Soumen Chakrabarti
1.1.6培养微生物-AQA GCSE生物学（...
准备细菌培养的最后一步是什么？从瓶子上取出接种环。将瓶脖子穿过火焰，然后将盖子放回原处。部分提起板的盖子，并使用环将细菌散布在琼脂上。拆下环路并关闭盖子。如果环为金属，请通过火焰将其传递。如果是塑料，请安全处理。将盖子胶带粘在板上，将板倒置，然后在25°C的孵化器中放入孵化器中。
AIST5030.PDF -CUHK CSE
课程：AIST5030课程ID：014509 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]生成人工智能生成式人工智能该课程旨在为学生提供最新生成的AI（Genai）技术的概述，这些技术生成了各种类型的数据，例如图像，视频，音频，文本，代码，音乐和分子等对行业和社会产生了深远的影响。本课程将对Genai背后的基本概念和技术提供全面的理解，包括生成模型，概率模型，深度学习体系结构以及自学/无监督的学习等。将进一步探讨大型语言模型，对话型AI和Mutli-Mododity AI的先进主题。将引入语音和对话数据的应用，以说明Genai的概念和技术。在本课程中也将讨论Genai的道德和社会含义，以便学生可以批判性地分析Genai对社会的影响，并提出道德准则对其发展和部署。将为学生提供充足的机会，以通过动手实施和研究论文在课堂上实现他们在课堂上学到的知识。该课程适合具有机器学习，概率，统计和线性代数背景的学生。
技术学士（计算机科学与工程/信息技术/电子与电气工程/电子电气工程）
15 毕业。2024 年 — ECC-305 微电子学 (ECE)。EEC-305 电气与电子学。测量仪器 (EE/EEE)。CIC-313 计算机网络 (ICE)。CEC-305 结构设计-II...
GCSE 手册 2025/2026
对于许多职业来说，没有特定的科目要求。雇主可能只是要求达到一定的成就水平。例如：广告可能指出申请人应具有大学学位。因此，雇主可以假设申请人具有一定的才能，并且已经掌握了某些适合所招聘职位的技能。在这种情况下，所学科目无关紧要 - 科学/艺术等专业的毕业生（具有大学学位的人）可以平等竞争。申请人本身更为重要 - 个人素质比所学科目更重要。
CSCI5370.pdf - 香港中文大学计算机科学与工程系
课程：CSCI5370 课程 ID：002640 生效日期：2024-07-01 Crse 状态：有效 审批状态：已批准 [ 新课程 ] 量子计算 量子計算 本课程介绍量子计算中的以下主题：1.量子计算和通信模型；2.量子算法及其局限性；3.其他主题（量子通信、量子密码学、量子证明、量子纠错、量子霸权）。
CSE、ISE 和 MCA 系
第 20 节：（下午 2:00 至下午 3:30）人工智能的挑战和研究领域，Preetha Sharan 博士 Dean reasearch/TOCE 使用不同的工具（如 keras tensorflow pytorch numpy scipy openCV）实现机器/深度学习，使用云进行解释。在本次会议中，我们将配置：基于 GPU 的远程系统解释第 11 天：2022 年 11 月 25 日第 21 节：（上午 9:30 至上午 11:30）使用 Anaconda 平台，在 Python 中实现搜索算法 Ms.Visalini/AP/ISE 由于快速发展，大量人才和资源投入其中
AIST4010.PDF -CUHK CSE
课程：AIST4010课程ID：013173 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[课程Rev]应用深度学习的基础应用深度学习基础本课程涵盖了如何使用深度学习技术来解决现实生活中的计算问题，处理各种数据。我们通过深入学习引入解决问题的范式来开始课程：数据准备，建立模型，训练模型，模型评估和超参数搜索。然后，我们填写范式中的详细信息。关于深度学习模型，我们将从最简单的线性回归模型转向相对复杂的模型。要处理各种数据类型，即结构化数据，图像，文本，序列，信号和图形，在我们的日常生活中，我们将介绍CNN/Resnet，RNN/LSTM，注意力和GNN模型。除了上述范式外，我们还将涵盖处理过度拟合的常用技术。在本课程结束时，我们将简要浏览生成模型VAE和GAN。咨询：预计学生将具有有关Python编程的背景知识。