IA et données pour la biologie et santé - 4MMIAD

Objectif(s)

Approches statistiques et traitement des données massives et complexes en biologie et santé, avec une emphase sur l'apport des méthodes modernes (IA et deep learning) à de nombreux champs scientifiques (écologie, médecine, microbiologie, etc)

Responsable(s)

Clovis GALIEZ

Contenu(s)

5 thématiques exposant différentes applications du ML et de la science des données au biomédical, chacune étant enseignée par un·e chercheur·e expert·e du sujet.

Thématiques abordées :

• ML en haute dimension pour le biomédical : réduction de dimension, sélection et validation de modèles, sélection de descripteur et problèmes de stabilité pour la sélection des biomarqueurs, controle du FDR (Nelle Varoquaux et Thomas Burger, 16h)
• Multi-omique pour le cancer, intégration de données, déconvolution (Magali Richard et/ou Florent Chuffart, 8h)
• Biostatistiques pour le cancer : stratification depatients, prédictions de survie, biomarqueurs, données publiques et biais associés (Laurent Guyon, 8h)
• Écologie : données d'association gène-climat, genetic offset, prédiction adaptation à l'environnement (Thibaut Capblancq, 8h)
• Écologie : ADN environnemental, inférence de réseaux d'intéraction, OU métagénomique (Sara Si-Moussi et/ou Clovis Galiez, 8h)

• Tronc commun : algo prog 1 et 2, proba stats 1 et 2.
• Hors tronc commun : 4MMIIA (introduction à l'intelligence artificielle).

Contrôle des connaissances

Evaluation : 30% de TP notés et 70% de Examen oral (exposé, soutenance, etc..) (15-20 min)

Rattrapage : 30% de TP notés (note reportée) et 70% de Examen oral (exposé, soutenance, etc..) (20 min)

Les TP pourront être réalisés en groupes, avec un rendu pour chacune des 5 parties.
L'évaluation orale sera individuelle portera sur une des 3 grandes thématiques (ML en grande dimension, cancérologie, écologie) par tirage au sort.

Calendrier

Le cours est programmé dans ces filières :

• Cursus ingénieur - Tronc Commun - Semestre 8

Informations complémentaires

Code de l'enseignement : 4MMIAD
Langue(s) d'enseignement :

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