Seminarium badawcze "Uczenie maszynowe w zastosowaniach medycznych" 1000-2S26UMM
Seminarium jest poświęcone aktualnym problemom badawczym na styku uczenia maszynowego, medycyny i nauk biologicznych.
Główne kierunki zainteresowań to modele generatywne i ich zastosowania w projektowaniu peptydów przeciwdrobnoustrojowych i innych biomolekuł, onkologia obliczeniowa, analiza danych jednokomórkowych i przestrzennych, analiza obrazów histopatologicznych oraz teoretyczne podstawy uczenia reprezentacji danych, uczenia multimodalnego, modeli generatywnych i uczenia głębokiego. Referaty wygłaszają zazwyczaj doktoranci i postdoktoranci, ale także współpracujący magistranci, prezentując wyniki własnych badań, a także zaproszeni goście z ośrodków krajowych i zagranicznych zajmujący się pokrewną tematyką. Przewidziane są również referaty przeglądowe poświęcone najnowszej literaturze.
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty uczenia się
Uczestnik:
* zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego kształcenia (K_K01)
* rozumie i docenia znaczenie uczciwości intelektualnej w działaniach własnych i innych osób; postępuje etycznie (K_K03)
* potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze, także w językach obcych (K_K04)
* ma świadomość odpowiedzialności za podejmowane inicjatywy badań, eksperymentów lub obserwacji; rozumie społeczne aspekty praktycznego stosowania zdobytej wiedzy i umiejętności oraz związaną z tym odpowiedzialność, w tym w kontekście zastosowań medycznych (K_K05)
* potrafi przygotować (także w języku angielskim) opracowanie naukowe z wybranej dziedziny informatyki (K_U13)
Kryteria oceniania
Udział w pracach badawczych grupy uczenia maszynowego w zastosowaniach medycznych, obecność na seminarium i wygłoszenie referatu z wyników własnych badań lub przeglądu literatury.