Artificial intelligence in quantitative biology
A.A. 2026/2027
Obiettivi formativi
Non definiti
Risultati apprendimento attesi
Non definiti
Periodo: Primo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Programma
Introduzione al concetto di Artificial Intelligence.
Machine Learning Supervisionato.
Explainable and Interpretable Machine Learning.
Applicazioni in Bioinformatica (Journal Club)
Machine Learning Non Supervisionato: algoritmi di clustering.
Spiegabilità dei cluster.
Applicazioni in Bioinformatica (Journal Club).
Generative Machine Learning
Applicazione in Bioinformatica (Journal Club)
Machine Learning Supervisionato.
Explainable and Interpretable Machine Learning.
Applicazioni in Bioinformatica (Journal Club)
Machine Learning Non Supervisionato: algoritmi di clustering.
Spiegabilità dei cluster.
Applicazioni in Bioinformatica (Journal Club).
Generative Machine Learning
Applicazione in Bioinformatica (Journal Club)
Prerequisiti
Non vi sono requisiti specifici a parte quelli di accesso al corso di studio
Metodi didattici
Le lezioni saranno in presenza.
Alcune di queste si svolgeranno in formato Journal Club: tali lezioni vedranno coinvolti gli studenti nell'analisi di articoli allo stato dell'arte nell'ambito della biologia computazionale.
Alcune di queste si svolgeranno in formato Journal Club: tali lezioni vedranno coinvolti gli studenti nell'analisi di articoli allo stato dell'arte nell'ambito della biologia computazionale.
Materiale di riferimento
Slide delle lezioni.
Articoli discussi nei Journal Club.
Articoli discussi nei Journal Club.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
La valutazione avverrà in trentesimi.
Gli studenti svilupperanno un progetto che potranno discutere tramite un colloquio orale in cui verrà valutata la conoscenza dello studente riguardo alle metodologie usate per sviluppare il progetto e metodologie alternative spiegate a lezione. Nella valutazione verrà valutata anche la capacità dello studente di comunicare e spiegare le scelte effettuate e i risultati ottenute.
Gli studenti svilupperanno un progetto che potranno discutere tramite un colloquio orale in cui verrà valutata la conoscenza dello studente riguardo alle metodologie usate per sviluppare il progetto e metodologie alternative spiegate a lezione. Nella valutazione verrà valutata anche la capacità dello studente di comunicare e spiegare le scelte effettuate e i risultati ottenute.
FIS/07 - FISICA APPLICATA (A BENI CULTURALI, AMBIENTALI, BIOLOGIA E MEDICINA) - CFU: 2
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 4
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 4
Lezioni: 48 ore
Docente:
Casiraghi Elena
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento
Ufficio 6006 (secto piano), Dip. di Informatica, Via Celoria 18, Milano