Artificial intelligence for network medicine

A.A. 2021/2022
Course offered to students on the PhD programme in
4
Crediti
20
Ore totali
Periodo
Gennaio 2022
Lingua
Inglese
Docente responsabile: Giorgio Valentini
L'obiettivo principale del corso consiste nell'introdurre metodi di Intelligenza Artificiale allo stato dell'arte per l'analisi di sistemi biologici complessi, come ad esempio reti di geni, proteine e farmaci.
I principali argomenti del corso riguarderanno; a) Metodi semi-supervisionati per la predizione dell'etichetta dei nodi e degli archi in complessi sistemi biologici modellati come grafi, con particolare attenzione alla predizione con etichette sbilanciate; b) Metodi di graph embedding per la predizione supervisionata di nodi e archi e per l'analisi non supervisionata di grafi eterogenei complessi; c) Stima della dimensionalità intrinseca e embedding di dati complessi.
Saranno inoltre discusse applicazioni rilevanti nell'ambito della Network Medicine, come problemi di drug repurposing, di predizione delle interazioni farmaco-target, e la predizione di geni associati a patologie genetiche e tumorali.
Il corso è indirizzato agli studenti di Informatica, ma anche a studenti in Matematica, Fisica, Chimica, Scienze Biologiche, Farmacia e Medicina.
Conoscenze di base di Machine Learning e Teoria dei Grafi
Modalità di valutazione
Giudizio di approvazione
Giudizio di valutazione
superato/non superato
Iscrizioni

Scadenze

Il termine di iscrizione ai corsi è previsto generalmente entro il 25° giorno del mese precedente al mese di avvio, in particolare:

  • per i corsi in avvio a gennaio 2022 fino al 27 dicembre 2021
  • per i corsi in avvio a febbraio 2022 fino al 25 gennaio 2022
  • per i corsi in avvio a marzo 2022 fino al 25 febbraio 2022.

Saranno rese note appena possibile le scadenze di iscrizione ai corsi in avvio nei mesi successivi.

Come iscriversi

  1. Autenticarsi al servizio di iscrizione con le credenziali di Ateneo
  2. Selezionare l’insegnamento scelto e cliccare su Iscrizione e infine su Iscriviti

Trascurare del tutto la voce "Data di appello" che appare durante la procedura di iscrizione.

Assistenza

Per informazioni e richieste di chiarimento scrivere a: [email protected]

Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento
Ufficio 6006 (secto piano), Dip. di Informatica, Via Celoria 18, Milano
Ricevimento:
Martedì 15-16
Via Celoria 18 - Stanza 3021
Ricevimento:
Per appuntamento tramite e-mail
stanza 3011, III piano - Dipartimento di Informatica, via Celoria 18