Las técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) están adquiriendo creciente importancia en todos los campos de la ciencia, pero tienen un enorme potencial especialmente en biomedicina para facilitar el diagnóstico de enfermedades o acelerar el descubrimiento de medicamentos. En este taller se realizará una exposición de qué son las redes neurales, cómo funcionan y qué aplicaciones tienen. Recorreremos las principales arquitecturas avanzadas: redes recurrentes (RNN) y redes convolucionales (CNN), haciendo especial énfasis en las segundas. Los conceptos teóricos se ilustrarán con una serie de simuladores a lo largo de las 2 primeras sesiones y se cristalizarán en la tercera sesión con un caso práctico que consistirá en la clasificación de fotografías de lesiones en la piel como cancerosas o benignas. Los participantes tendrán la oportunidad de recorrer paso por paso el código necesario para poder diseñar, entrenar y validar una DCNN y cada uno podrá customizar la arquitectura para tratar de obtener el mejor modelo posible.

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14/03/2022 (15:30 - 16:45)

Sesión 01 - Fundamentos de aprendizaje profundo

• ¿Qué es el aprendizaje automático?

• ¿Cómo funcionan las redes neurales?

• ¿Qué problemas podemos encontrar al utilizarlas?

15/03/2022 (15:30 - 16:45)

Sesión 02 - Aplicación de arquitecturas avanzadas en biomedicina

• ¿Por qué usar arquitecturas avanzadas?

• ¿Qué son las redes recurrentes (RNN)?

• ¿Qué son las redes convolucionales (CNN)?

• Aplicaciones en biomedicina: RNN para la creación de bibliotecas de moléculas candidatas

contra dianas específicas y CNN para predicción de sitios de unión a ligandos en proteínas

16/03/2022 (15:30 - 16:45)

Sesión 03 - Introducción a programación de redes neurales convolucionales

• Práctica: Introducción a libretas de Google Colaboratory

• Práctica: Introducción al dataset

• Práctica: Preparación de los datos

• Práctica: Diseño y entrenamiento de la red neural

• Práctica: Interpretación de los resultados y validación del modelo

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Raúl Fernández Díaz

Seguimiento de actividades

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