ESCUELA DE DOCTORADO
Actividades formativas de doctorado
 
RM011Modelos que aprenden el lenguaje de las moléculas y cómo utilizarlos para predecir sus propiedades.
Organiza: PROGRAMA DE DOCTORADO EN SEÑALIZACIÓN CELULAR

Inscripción en: https://gestion-doctorado.uah.es/doccursos
(en este momento no hay plazo abierto para preinscripción en este curso)

Coordinación: Alberto Domingo Galán
Plazas ofertadas: 30
Duración: 5 horas     Tipo: Rama de conocimiento
Modalidad: Online


Fechas de impartición
19 y 20 de marzo de 2024 (martes 19: 11:15 a 12:15 y 15:00 a 16:30; miércoles 20: 15:00 a 16:30)


Destinatarios
Alumnos de las ramas de Ciencias, Ciencias de la salud y Ingeniería y Arquitectura.


Descripción general
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. Explicaremos lo que son los modelos de lenguaje y cómo se pueden utilizar para predecir propiedades de moléculas (proteínas, ácidos nucleicos y fármacos) y recorreremos diferentes técnicas para evaluar los modelos generados. El curso contará con un caso práctico en el que los asistentes podrán re-entrenar un modelo de lenguaje para predecir la toxicidad de moléculas pequeñas y comparar diferentes métodos de evaluación.
IMPORTANTE.- Este curso no se imparte a través del Campus Online-Aula Virtual. Toda la información y accesos se encuentran en https://pdsc.web.uah.es/acts/modelos-2024/
 
Ver más información en https://pdsc.web.uah.es/acts/


Contenidos
- Sesión 1.- (1h) Fundamentos de aprendizaje profundo.
- Sesión 2.- (2h) Aplicación de arquitecturas avanzadas en biomedicina.
- Sesión 3.- (2h) Introducción a programación de redes neurales convolucionales. Actividad práctica guiada.


Profesorado

Raul Fernández Díaz (ponente) SFI Centre for Research Training in Genomics Data Science. University College Dublin Dublin, County Dublin, Ireland.



Metodología
En la primera sesión general de “Fundamentos de aprendizaje profundo”, de una hora de duración, se emplea una “metodología expositiva”.
Las sesiones monográficas segunda y tercera dedicadas a “Aplicación de arquitecturas avanzadas en biomedicina” y “Introducción a programación de redes neurales convolucionales”, tienen dos horas de duración cada una. Estas se basan una “metodología expositiva” en la primera parte, de contenido teórico, y en “aprendizaje activo guiado” en la segunda parte, de contenido práctico.
La parte práctica usa resultados y materiales experimentales reales suministrados y aplicación de estrategias computacionales de re-entrenamiento de un modelo de lenguaje para predecir la toxicidad de moléculas pequeñas y comparar diferentes métodos de evaluación.


Sistema de evaluación
Para todos los asistentes se realiza una evaluación mediante seguimiento de asistencia y aprovechamiento basado en formularios de encuesta online. Para el reconocimiento del curso como actividad formativa de doctorado será necesario rellenar un formulario de seguimiento posterior a cada sesión, cuyo enlace se publicará en el transcurso de la propia sesión.