Курсы повышения квалификации «Применение искусственных нейронных сетей в медицине, биологии и фармакологии для разработки систем поддержки принятия решений»
Приглашаем на курсы повышения квалификации
«Применение искусственных нейронных сетей в медицине, биологии и фармакологии для разработки систем поддержки принятия решений»
для руководителей и врачей всех специальностей, научных сотрудников, преподавателей учреждений образования системы здравоохранения
Продолжительность курса: 1 неделя (40 часов), с 28 мая по 1 июня 2018 г.
Место проведения: БелМАПО, г. Минск, ул. П.Бровки 3, к.3.
В результате обучения слушатели ознакомятся с теоретическими основами нейро-сетевой парадигмы; приобретут практические навыки создания и обучения искусственных нейронных сетей; научатся работать с программным обеспечением, адаптированным для создания и обучения искусственных нейронных сетей; получат навыки практического применение искусственных нейронных сетей в медицине, фармакологии и биологии.
В рамках курса будут освещены следующие вопросы:
- Общие положения теории искусственных нейронных сетей: структуры однослойных и многослойных нейронных сетей, синапс, сумматор, функции активации.
- Обучение искусственной нейронной сети. Обучение с учителем. Обучение без учителя. Обучение с подкреплением (вознаграждением). Обучающая выборка. Тестовая выборка. Сходимость нейронной сети. Настройка гиперпараметров сети. Переобучение нейронной сети. Скорость обучения. Режимы реализации метода обратного распространения ошибки нейронной сети.
- Свёрточные нейронные сети в медицине, биологии и фармакологии. Теоретические основы свёрточных сетей: карта признаков, ядро свёртки, пулинг и полносвязный слой. Применение свёрточных нейронных сетей для работы с изображениями.
- Основы языка программирования Python: синтаксис языка, структуры данных, строки, операторы, функции, классы. Подключение внешних библиотек. Создание и обучение искусственных нейронных сетей с использованием Python.
- Использование языка программирования R. Арифметические и логические операции. Типы данных в R. Создание новых переменных. Функции в R. Графики и диаграммы. Пакеты в R. Создание и обучение искусственных нейронных сетей с использованием R.
- Использование Anaconda – дистрибутива языков программирования Python и R, включающего в себя набор библиотек для научных и инженерных расчетов. Работа в Jupyter Notebook и RStudio. Установка Keras и TensorFlow. Обучение сети на GPU в Theano и Keras.
- Примеры применения искусственных нейронных сетей в медицине, биологии и фармакологии.
Координатор курса повышения квалификации доцент А.Л. Стефанин
телефоны: +375 17 290-98-41, +375 17 292-24-44
Для правильного оформления заявки о выделении направления на переподготовку или повышение квалификации рекомендуется ознакомиться с образцами заявков.
Учреждения высшего образования
