CS-502 / 6 crédits

Enseignant: Brbic Maria

Langue: Anglais


Summary

Deep learning offers potential to transform biomedical research. In this course, we will cover recent deep learning methods and learn how to apply these methods to problems in biomedical domain.

Content

Learning Prerequisites

Required courses

CS-433 Machine learning

Recommended courses

CS-233 Introduction to machine learning

Important concepts to start the course

  • Python programming
  • Probability and statistics
  • Linear Algebra
  • Machine learning

Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:

  • Understand and implement deep learning methods covered in the course
  • Understand benefits and shortcomings of the methods covered in the course
  • Understand common problems in the biomedical domain and know which methods are suitable for solving these problems
  • Review academic research papers and understand their contributions according to concepts covered in the course
  • Complete a project that applies learned algorithms to a real-world problem in the biomedical domain

Teaching methods

  • Lectures
  • Paper reading
  • Course project

Expected student activities

  • Attend lectures and participate in class
  • Complete homework assignments
  • Complete a deep learning project in a group. This includes preparing a project proposal, implementing the method, submitting final project report and presenting project results

Assessment methods

  • Assignments during the semester (50%)
  • Project (50%)

Supervision

Office hours Yes
Assistants Yes
Forum Yes

Resources

Bibliography

Goodfello, Bengio, Courville. Deep Learning. MIT Press (2016)

 

Ressources en bibliothèque

Moodle Link

Dans les plans d'études

  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Pendant le semestre (session d'hiver)
  • Matière examinée: Deep learning in biomedicine
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • TP: 1 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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