集成多组学数据的机器学习在生物医学中的应用专题线上培训班
时间：2022-08-11 09:29 点击次数：
各有关单位：
理解⼀种疾病的某种现象仅使用⼀种数据类型是远远不够的，随着高通量测序和多组学的快速发展，生物医学研究开始采取多组学技术结合的方法，传统的信息数据处理算法不能满足大数据的处理要求，机器学习作为从数据中进行学习的算法，可以对不同组学来源（如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学）的数据进行综合分析，开发针对个体多样性的多因素预测模型，可以显著减少需要考虑的潜在治疗组合的空间，并识别其他可能被忽视的组合，并可以添加实验验证的步骤，以提供额外的证据，从而证明预测治疗可能存在的有效性。机器学习在疾病亚型识别、生物标志物发现、通路分析以及药物发现及其再利用有着更广泛的前景和应用空间。然而，机器学习的应用仍存在一些瓶颈，人工智能研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，由互动派（北京）教育科技有限公司承办，具体通知如下：
一、培训目标：
1、本次课程共6天，每天六个学时，共36个学时，采用“2+2+2”教学体系，分三阶段授课，给与学员充分巩固和练习时间；采用在线直播的形式，培训结束提供无限次直播回放视频，发送全部案例代码，建立永不解散的课程群，长期互动答疑。
2、课程入门阶段主要讲授：机器学习基本概念，明确机器学习方法的适用性，优势等。有针对的讲授python语言基础以及在多组学整合分析中最常使用的几种机器学习模型，总结它们的优缺点及适用范围，通过动手实践快速掌握几种方法经典机器学习及多组学应用，并结合案例进行实践教学（具体请查看培训课表内容）。
3、课程进阶阶段分别讲授深度学习神经网络、多组学联合分析-阐明疾病分子机制、深度学习在组学数据的应用、深度学习在组学数据药物发现的应用、机器学习+Science五个模块。并结合案例实践教学（具体请查看培训课表内容）。
4、课程通过基础入门+进阶实例演练的讲授思路，从初学及应用研究角度出发，带大家实战演练机器学习在多组学整合分析中的数据处理、预测模型以及生物学意义阐述等，助力大家掌握多种机器学习算法模型的构建以及在多组学联合分析在肿瘤及慢性病中的实际应用，并介绍当下深度学习算法高维组学数据处理，生物网络挖掘的前沿方法，有助于研究创新机器学习算法解决生物学及临床疾病问题与需求。
二、时间地点：
2022 年 09 月 11 日-09月 12 日 在线直播（授课2天）
2022 年 09 月 16 日-09 月 17 日 在线直播（授课2天）
2022 年 09 月 23 日-09 月 24 日 在线直播（授课2天）
三、增值服务：
1、凡报名学员将获得本次培训书本教材及随堂全部案例电子资料（案例代码）；
2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；
3、价格优惠：
优惠一：2022年08月12日之前报名汇款可享受400元学费优惠（仅限前八名）；
优惠二：老学员参加或推荐报名者，可享受额外优惠（具体请咨询招生联系人）；
4、学员提出的各自遇到的问题在课程结束后可以长期得到老师的解答与指导；
5、参加培训并通过考试的学员，可以获得：北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《机器学习多组学与生物医学应用工程师》专业技能结业证书
四、报名费用：
每人￥5600元（含报名费、培训费、资料费）
费用提供正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；如需开具会议费的单位请联系招生老师要会议邀请函；
五、联系方式：
联系人: 汪老师
电话：15311528186 座机：010-56245524
六、缴费方式：
1、对公汇款：
户名： 北京软研国际信息技术研究院
开户行：中国银行股份有限公司北京学院路支行
帐号： 331166875670
（汇款请备注信息:单位+参会人员姓名）
2、支付宝商户转账：
商户名称：互动派（北京）教育科技有限公司
2.1 支付宝转账（推荐）：
先扫描下方二维码加商家为好友后转账缴费
2.2 支付宝直接扫码转账（不需要添加好友）：
七、注意事项：
请您缴费后发送缴费截图给我单位招生老师，以便于我单位查账并及时回传汇款回执单给您，谢谢！
咨询服务热线： 010-56245524 
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