QBIO 465 Artificial Intelligence in Biology and Medicine Units: 4 TBD Semester Lecture: Tuesdays and Thursdays 12:30-1:50 pm Discussion: Fridays 11:00-11:50 am Location: RRI 301 Instructor: Tsu-Pei Chiu, PhD Office: RRI 413J Office Hours: Fridays, 4:00-5:00 pm, or by appointment Contact Info: tsupeich@usc.edu助教:Jesse Weller办公室:RRI 413L办公时间:星期二,11:00 AM-12:00 PM或通过预约联系信息:wellerj@usc.edu简短描述AI技术,包括传统的机器学习和高级学习方法,用于基因组学,系统生物学,数据集成,结构,药物学,医学,医学,医学,以及医学,医学,和医学,并发现,以及基于项目。课程描述本课程介绍了各种各样的人工智能(AI)技术,强调各种深度学习方法。本课程将指导学生采用这些复杂技术来应对各种生物学和医疗挑战的过程。通过一种全面,直观的教学方法,学生将沉浸在动手活动中,直接与许多不同类型的生物学和医疗数据集合作。学习目标主题包括基因组学的原理和方法,系统生物学,结构生物学,多摩学数据整合,结构生物学发现,医学图像,大脑形象,道德问题等。使用AI技术,包括传统的机器学习和先进的深度学习方法以及目前的新兴研究领域。使用的主要编程语言将是Python,该语言将在针对AI和深度学习应用程序量身定制的讲座中进行审查。学生将使用该语言实施AI算法来分析生物学和医疗数据集的每周计算分配和学期末期项目。成功完成本课程后,学生将获得对AI原则的广泛了解,尤其是深度学习技能,并能够通过讲座和练习来分析和建模生物学和医学数据。建议准备:数学208x或QBIO 305G或QBIO 310(或同等学历)。数学225或数学235或数学245(或同等学历)。建议使用Python的编程经验。课程记录本课程是为字母等级的。演讲幻灯片将发布在Brightspace上。
在此期间,实用工作通常在物理课程中使用,以使学生参与积极的学习和观察过程[3]。量子光学实验的问题是,由于它们的复杂性很高,对光学调整的敏感性,它们很难在教室中部署,并且由于使用电光系统和激光器而可能构成安全问题。它们通常非常昂贵,并在远离教室的“研究”环境中部署。在实验会话中,学生的操作通常仅限于对光学组装的选定部分进行微调以减轻任务的复杂性。实验的一般图片通常会丢失,因为学生仅尝试整个现象的一小部分。此外,在实际安装中,电源电缆和信号的多样性以及所有混乱视觉空间的测量/控制仪器都会破坏对要掌握的基本概念的整体理解。
答:严格来说,出版权是或将作为 DARPA 与每个签约执行者测试与评估的组织之间的合同的一部分进行协商。也就是说,测试与评估团队在未经执行者和 DARPA 明确许可的情况下,绝无权公开披露执行者的专有信息。通常,对于不包含执行者专有信息的 DARPA 生成的数据的发布有限制,但并未广泛禁止此类活动。每个案例都会单独考虑,以确保遵守所有法律、法规和合同要求。
QBI作为有组织的研究部门(ORU)的起源位于先前成立的药学学院ORU学院,分子设计学院(MDI),由Irwin“ Tack” Kuntz,PhD于1993年创建,如今,今天是药学学院药学学院的药学学院授权教授。MDI的最初目标是促进新型药物的发现,设计和交付。尝试创建MDI时,根本无法使用基于定量方法的药物设计的许多实验和计算工具。多亏了过去20年来定量和计算生物学的最新革命,QBI处于独特的位置,可以利用定量方法来揭示几乎任何疾病领域背后的基本生物学,并最终确定可能具有治疗价值的化合物和治疗方法。现任药学院的院长约瑟夫·古利尔莫(B. Joseph Guglielmo)在UCSF校园和总统办公室的大力支持下,将MDI转变为QBI。
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