Molekylär Programmering SciLifeLab & KTH · Stockholm

Undervisning

Öppna kurser och interaktiva notebooks inom maskininlärning, statistik och bioinformatik för livsvetenskaperna.

Section

Intro till maskininlärning för bioteknik (master- eller doktorandkurs)

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.


Interaktiva Python-notebooks

  • Introduktion till programmering  

  • Maximum likelihood-estimering och Monte Carlo-simulering  

  • Klustring med MLE och Gaussiska blandningsmodeller  

  • Linjär regression  

  • Logistisk regression och single-layer perceptron  

  • Djupa neurala nätverk och XOR-grinden  

  • Praktisk träning av neurala nätverk  



    • Workshop: repetition av statistik

    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.


    Interaktiva Python-notebooks

  • Repetition av listor, loopar och grundläggande programmering  

  • Histogram och grundläggande deskriptiv statistik  

  • Multivariat data  

  • Fördelningar, sampling, lagen om stora tal och Monte Carlo-metoden  

  • Teoretiska fördelningar: binomial och Poisson  

  • Att hantera fel, centrala gränsvärdessatsen och lagen om felkombination  

  • Estimatorer och t-fördelningen  

  • Jämförelser och t-test  



    • Introduktion till bioinformatik

    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.


    Interaktiva Python-notebooks

  • Introduktion till programmering, loopar, listor och villkorssatser  

  • Programmering på mellannivå, funktioner, nästlade loopar och problemlösning  

  • Sekvensmanipulation, strängar, dictionaries och Biopython  

  • Dot plots, Blosum-matriser, poängsättning av alignments och parvisa aligneringsalgoritmer  

  • Multipel sekvensalignering, BLAST och databassökning  

  • Fylogeni, träd och distansmått