Initiation aux réseaux de neurones et deep learning avec la librairie R Keras

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Description :

Bases du deep learning et application à la génétique.

Objectifs :

La formation a pour objectif la mise oeuvre pratique, avec R (librairie Keras), d’approches de machine learning et de deep learning pour résoudre des problèmes d’apprentissage automatique rencontrées en biologie moléculaire et génétique humaine.

Mots-clés :

Deep learning, réseaux convolutifs, génétique.

Notions abordées :

Notion 1 : Predict regulatory elements with ML and DeepL with machine learning approaches (SVM, K-mers, GLM, random forests) (3h) and with Deep Learning approaches (CNN, model interpretation) (3h)
Notion 2: Application to human genetics: SNPs from Genome-Wide Association Studies, and expression quantitative trait loci (eQTL or eSNP), Prediction of SNP effect using deep learning for variant prioritization and understanding of biological mechanisms (3h) Intervenants : Raphaël Mourad (CBI, Université Toulouse 3, actuellement en délégation à MIAT-MathNum)

Pré-requis : La formation s’adresse à des utilisateurs réguliers de R.

Durée de la formation : 1,5 journée

Lieu : MIAT INRAE Castanet-Tolosan