Appel à collaboration : Programme Intelligence artificielle en génomique


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Le lundi 25 novembre 2019

Appel à collaboration : Programme Intelligence artificielle en génomique

Le programme Intelligence artificielle en génomique est une formation de douze (12) semaines qui permettra aux participants d’acquérir une expérience pratique de travail avec l’apprentissage automatique. 



Financé par la ville de Montréal, en collaboration avec Mila - Institut québécois d’intelligence artificielle et IVADO (Institut de valorisation des données), le programme Intelligence artificielle en génomique aidera les participants ayant une expertise en génomique à développer une connaissance de base des méthodologies avancées d’apprentissage automatique afin qu’ils puissent mieux comprendre où et comment ces techniques peuvent être utilisées avec les données génomiques.


À la fin de la formation, les participants seront en mesure :

  • D’analyser des publications sur la génomique qui utilisent l’apprentissage automatique.
  • De comprendre les structures de données et les outils d’apprentissage automatique.
  • Identifier les meilleures méthodologies permettant de répondre aux questions génomiques.
  • De proposer une application potentielle d’apprentissage automatique dans le cadre d’un projet génomique.
  • De comprendre les enjeux éthiques entourant l’intelligence artificielle.


Puisque le programme est conçu pour offrir aux participants une expérience pratique, nous demandons la collaboration des chercheurs en génomique afin d’obtenir des jeux de données qui pourraient être utilisés lors de la formation. À la fin du programme, en guise de remerciement pour votre soutien, nous mettrons à votre disposition tous les modèles développés dans le cadre de la formation et en faciliterons la validation ultérieure.

 

Jeux de données demandés 

Les jeux de données auxquels nous aimerions avoir accès doivent satisfaire les critères suivants :

  • Être suffisamment importants pour permettre l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique non linéaires (apprentissage profond, etc.) – minimum de 100 000 données.
  • Avoir des jeux de données où l’apprentissage profond a été utilisé avec succès (puisqu’ils seront utilisés à des fins éducatives).
  • De préférence, des jeux de données ayant un potentiel d’applications commerciales
  • Les jeux de données doivent être disponibles pour la durée de la formation (12 semaines)


Pour toute question ou pour plus d’information :
aigenomics@d3center.ca

Pour vous inscrire (anglais seulement)



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