En introduktion till maskininlärningskoncept för bioteknikstudenter. Här utgår vi från ett probabilistiskt perspektiv på maskininlärning och bygger upp grunden för begrepp som statistisk parameterisering, optimering och maximum likelihood-estimering. Målet är att skapa intuition för vad som egentligen sker i maskininlärning, till exempel i neurala nätverk, och använda interaktiva kodövningar för att förstärka förståelsen med praktisk erfarenhet.
Baserad på en intensiv tvådagarsworkshop för SciLifeLabs program Molecular Techniques in Life Sciences, med målet att täcka de statistiska grunder som behövs för vetenskaplig programmering och forskning inom livsvetenskaperna.
Baserad på kursen för masterprogrammet i biomedicin vid Karolinska Institutet, med målet att introducera grundläggande programmering och vetenskaplig beräkning och tillämpa detta på analys av biologiska sekvenser.