生物信息学大数据分析及人工智能技术
详细说明
什么是生物信息学？生物信息学，是试图利用计算机信息技术来研究生命现象和规律，如基因组计划，基因药物的一门多学科交叉技术应用。为什么要应用生物信息学？生物科学 最基本的研究规律就是从观察到某“生物现象”，到探索“现象规律”，其间必然包括数据获取、数据管理、数据分析及现象重复验证等环节。而“实验数据分析”则是人工智能“机器学习”技术的用武之地。近年来, 随着各类高通量生物技术的不断进步及广泛应用, 生命科学跨入了大数据时代。以基因组科学和英国生物医学领域为代表的生命科学研究产生和积累了海量的数据信息。在此基础上如何有效处理和分析这些生物数据, 给研究人员带来了巨大的挑战。传统的基于文本的数据处理和展示模式已经严重制约了对于生命科学大数据的解读。该项目通过实例讲解生物信息学大数据技术进行大数据研究, 让研究人员能够利用这类技术高效的挖掘出隐藏在大数据里的生物学信息和知识，极大的满足生物学，英国生物医学应用科研发展的迫切需求。
所谓机器学习就是一种智能的数据挖掘技术，它依据先验的知识建立预测模型来识别大数据中的有用信息。机器学习在生物领域的应用实际上从90年代开始就已经开始了。人工智能机器学习能够在生命科学研究中智能的进行大批量数据分析，在大数据和前期积累的先验知识的基础上对科研结果进行快速准确的分类，以及通过智能算法提出推测性的假设并在后续实验中进行验证。比如早期的基因预测就是基于人工智能加以实现，通过分析基因表达的信息对疾病进展和患者的严重情况（死亡率）进行预测，通过脑成像数据早期诊断阿尔兹海默并对疾病的发展进行预测就是其中的应用场景之一。人工智能机器学习是一个多学科的交叉性应用技术，我们的培训项目不仅仅是要将人工智能中所涉及的基本的数学模型及编程技术进行深入浅出的系统性讲解，还紧密的结合人工智能机器学习在实际生命科研中的应用，使我们的研究人员既要懂得各种原理，也要能够掌握其在实际科学研究中的应用。
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