Présente le programme de maîtrise en neuro-X, en mettant l'accent sur son approche interdisciplinaire et ses possibilités de carrière en neurotechnologie.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explore l'impact des accidents vasculaires cérébraux sur une société vieillissante et l'importance de la santé personnalisée dans les troubles neurologiques.
Explore les applications des matrices d'ADN, les méthodes de fabrication, la détection SNP, l'utilisation des matrices de protéines, la structuration des matrices et la comparaison du microréseau avec l'ARN-Seq.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.
Explore l'ingénierie de l'ADN à travers la PCR, le séquençage Sanger, le projet du génome humain, l'ADN recombinant, la manipulation de l'ADN bactérien et CRISPR / Cas9.
Explore l'impact de l'apprentissage automatique dans la compréhension des maladies humaines, en mettant l'accent sur l'importance historique, la découverte de produits naturels et les défis dans les médicaments de conception.
