Au travers de l'initiative EpiMed Open Course, l’Institut pour l'Avancée des Biosciences (IAB) et l'Université Grenoble Alpes, ont lancé des cours disponibles sur Youtube. La chercheuse Ekaterina Flin propose ici une introduction à l’intelligence artificielle pour l’analyse de données biologiques et l’étude des cancers.
Le cours donne un aperçu des domaines d’applications et des questions scientifiques qui peuvent être résolus par des approches IA. Il présente les principes de base de quelques méthodes classiques en machine learning : régression logistique, SVM, réseaux de neurones. Le cours est illustré par des exemples d’utilisation des données omiques pour le diagnostic et le pronostic des cancers.
Programme :
- Intelligence artificielle, apprentissage automatique (machine learning), apprentissage profond (deep learning)
- Apprentissage automatique versus systèmes experts
- Grandes classes de problèmes d’apprentissage : supervisé, non-supervisé, par renforcement
- Présentation de quelques méthodes classiques
- Difficultés fréquentes qu’on rencontre avec les approches IA et solutions possibles
- Exemples d’utilisation des méthodes IA pour le diagnostic et le pronostic des cancers à partir des données omiques