Corso Graph Neural Networks and Explainability – Applicazioni nella Biomedicina
Il corso esplora l’importanza dei grafi e delle GNNs, applicandoli a bioinformatica e chemoinformatica, con un focus sull’explainability e metodi avanzati di apprendimento. Include sessioni pratiche per la predizione di geni e composti attivi.
Cosa Imparerai nel corso?
Il corso offre una panoramica approfondita sull’importanza dei grafi e il loro utilizzo nel machine learning tramite le Graph Neural Networks (GNNs). Si articola in diverse aree applicative, iniziando con le basi dei grafi e il graph learning, per poi concentrarsi su applicazioni in bioinformatica, come la predizione di geni associati a malattie, e in chemoinformatica, come la predizione dell’attività dei composti e l’affinità protein-ligand. Una parte rilevante del corso è dedicata all’explainability delle GNNs, trattando strumenti come GNNExplainer, Shapley Values e altri modelli avanzati. Si conclude con argomenti avanzati come il NIAPU e le sue applicazioni in biomedicina, offrendo numerose sessioni pratiche per consolidare le conoscenze acquisite.
Struttura delle lezioni
Le lezioni sono 100% online e saranno accompagnate da moduli e slides, oltre a molti esercizi interattivi che metteranno alla prova le tue abilità e ciò che hai appreso.
Chi può seguire il corso?
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.
Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.
01. Grafi e Graph Neural Networks
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- 01.01 I Grafi e la loro Importanza
- 01.02 Graph Learning e Graph Neural Networks
- 01.02 Quiz
02. Applicazioni in Bioinformatica
- 02.01 Introduzione alla Bioinformatica
- 02.02 Predire Geni Associati a Malattie con le GNNs
- 02.03 Sessione Pratica – Predire Geni Associati a Malattie con le GNNs (1)
- 02.04 Sessione Pratica – Predire Geni Associati a Malattie con le GNNs (2)
- 02.04 Quiz
03. Applicazioni in Chemoinformatica
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- 03.01 Introduzione alla Chemoinformatica
- 03.02 Compound Activity Prediction
- 03.03 Sessione Pratica – Compound Activity Prediction usando le GNNs
- 03.04 Protein-Ligand Affinity Prediction
- 03.05 Sessione Pratica – Protein-Ligand Affinity Prediction usando le GNNs
- 03.05 Quiz
04. Explainability per Graph Neural Networks
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- 04.01 GNNExplainer
- 04.01 Quiz
- 04.02 Introduzione agli Shapley Values
- 04.02 Quiz
- 04.03 GraphSVX
- 04.03 Quiz
- 04.04 EdgeSHAPer
- 04.04 Quiz
- 04.05 SubgraphX
- 04.05 Quiz
- 04.06 XGNN
- 04.06 Quiz
- 04.06 Metriche di Valutazione e Riepilogo
- 04.06 Quiz
- 04.06 Quiz di argomento
05. Explainability per GNNs in Biomedicina
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- 05.01 Explainability per Disease Gene Prioritization
- 05.02 Sessione Pratica – Explainability per Disease Gene Prioritization
- 05.03 Explainability per Compound Activity Predictions
- 05.04 Sessione Pratica – Explainability per Compound Activity Predictions
- 05.05 Explainability per Compound Potency Predictions
- 05.06 Sessione Pratica – Explainability per Compound Potency Predictions
- 05.06 Quiz
06. Argomenti Avanzati
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- 06.01 Network-Informed Adaptive Positive-Unlabeled Learning (NIAPU)
- 06.02 Network Diffusion-based e Biology-Informed Topological Features
- 06.03 Usare NIAPU con GNNs ed Explainability per Gene Discovery
- 06.03 Quiz
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Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.
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