Методы машинного обучения для обработки биологических и медицинских изображений

Цели и задачи курса включают всестороннее изучение теоретических основ и практических аспектов применения методов машинного обучения для обработки изображений.

Основная цель – сформировать у студентов прочные знания и навыки, которые позволят им эффективно применять современные методы машинного обучения для анализа биологических и медицинских изображений.

В рамках курса студенты познакомятся с основными принципами традиционных методов обработки изображений, теоретическими основами машинного обучения и глубокого обучения, а также с практическими аспектами их применения. Особое внимание будет уделено изучению реальных кейсов, работе с различными типами биологических и медицинских изображений, а также внедрению алгоритмов, способных решать конкретные задачи в данных областях.

В результате освоения дисциплины студенты получат уникальные знания и навыки, которые позволят им применять методы машинного обучения для обработки биологических и медицинских изображений на практике, что является важным шагом в их профессиональной карьере и вкладом в научно-технический прогресс.

Элементы контроля: посещаемость, выполнение домашних заданий, итоговая аттестация (зачет)

Требования к студентам: Перед началом освоения дисциплины «Применение методов машинного обучения для обработки биологических и медицинских изображений» студент должен освоить базовые навыки программирования на языке Python. Для успешного прохождения курса предварительно рекомендуется пройти бесплатные онлайн-курсы на платформе Stepik – «Поколение Python для начинающих» и «Поколение Python для продвинутых», или иные виды обучения аналогичные по содержанию.

Занятия проводятся в ауд. Е367 факультета фундаментальной медицины МГУ им. М. В. Ломоносова

В программе курса 26 занятий: 13 лекционных блоков + 13 практических занятий, а также 8 домашних заданий в формате блокнотов в Google Colab

Формат проведения: офлайн

Старт курса: 7 октября 2024

Занятия будут проходить 1 раз в неделю по субботам с 13:00 до 16:10

Telegram