Einführung in Deep Learning mit R für die Bioinformatik
Auf Deep Learning basierende Verfahren haben in Bereichen wie der Sprachsynthese, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildverarbeitung bemerkenswerte Ergebnisse gezeigt. Im Bereich der Bioinformatik angewandt, kann der Einsatz dieser Methoden beispielsweise bei Aufgaben zur Proteinfaltung zu sehr guten Ergebnissen führen. In diesem Workshop werden wir neuronale Netze mit Hilfe der Programmiersprache R in genomischen Datensätzen untersuchen und trainieren.
Voraussetzungen:
Bitte beachten Sie: Für diesen Workshop sind Grundkenntnisse in R erforderlich.
Google-Konto für Google Colab
Tagesordnung:
- Montag, 11. Oktober, 10-16 Uhr:
Deep Learning Grundlagen, Einführung in R keras und tensorflow und Google Colaboratory - Dienstag, 12. Oktober, 9-16 Uhr:
Überblick über verschiedene neuronale Architekturen und ihre Anwendung, Visualisierung des Trainingsfortschritts mit Tensorboard, Modellinferenz und Inspektion - Mittwoch, 13. Oktober, 9-12 Uhr (offenes Ende).
Verwendung von deepG, einer R-Bibliothek zum Training neuronaler Netze mit genomischen Daten
ab 13 Uhr (optional): Offene Sitzung, diskutieren Sie Ihre eigenen Projekte/Daten
Anmeldung - (Anmeldeschluss: Freitag, 10. September):
https://forms.gle/3iJV2sec7QgoBCcv9
Noch Fragen?
Die DZIF-Einheit "Bioinformatik und Maschinelles Lernen" freut sich auf Ihre Teilnahme am Workshop!
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