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麻省理工学院

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课程描述

    提出了解决生命科学中计算问题的创新方法，重点是基于深度学习的方法与传统方法的比较。主题包括蛋白质-DNA相互作用，染色质可及性，法规变异解释，医学影像理解，病历理解，治疗设计和实验设计（干预措施的选择和解释）。专注于机器学习模型的选择，鲁棒性和解释。团队使用TensorFlow或其他框架完成了一个多学科的最终研究项目。提供对每个生命科学问题的全面介绍，但要依靠学生理解概率问题的表述。修读研究生版的学生可以完成其他作业。

    

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