麻省理工大学公开课(麻省理工大学公开课官网)

学习中心| AI生物医学课程集|课程主页|中英文字幕视频|项目代码分析

课程介绍

麻省理工6.874是世界顶尖学校麻省理工学院开设的生命科学和计算机科学的跨学科课程。课程广泛介绍了机器学习/深度学习在基因组学和生命科学领域的基础知识和前沿挑战；并使用深度学习和经典机器学习方法解决关键问题。

该课程帮助学生了解该领域的关键问题和各种解决方案，评估每个解决方案的效果和局限性，并在课程结束后参与独立项目，为实际的挑战性问题创造新的解决方案。所以同学们会用Python 3和TensorFlow进行编程。

课程需要有一定的知识储备:微积分/微积分、线性代数/线性代数、概率/概率论、编程/程序设计、入门生物学/基础生物学。

对生命科学感兴趣并希望通过AI驱动的研究进行发现的学生，可以通过本课程获得先进完整的知识储备，获得创新和应用的思路和方法。

该课程由大卫·吉福德和马诺里斯·凯利斯共同创建。这门课程(2021年春季)将由Manolis Kellis教授。

Manolis Kellis是麻省理工学院计算生物学小组的负责人，麻省理工学院布罗德研究所的成员，哈佛大学计算机科学和人工智能实验室的首席研究员。其研究方向是通过大规模功能基因组学和比较基因组学数据集的计算整合，进一步了解人类基因组。

课程主题

官网发布课程主题，ShowMeAI翻译。

Deep Learning in Life Sciences（生命科学中的深度学习）Machine Learning Foundations（机器学习基础）CNNs Convolutional Neural Networks（CNNs卷积神经网络）Recurrent Neural Networks RNNs, Graph Neural Networks GNNs, Long Short Term Memory LSTMs（循环神经网络 RNN、图神经网络 GNN、长短期记忆 LSTM）Interpretable Deep Learning（可解释的深度学习）Generative Models, Adversarial Networks GANs, Variational Autoencoders VAEs, Representation Learning（生成模型、对抗性网络 GAN、变分自动编码器 VAE、表示学习）Regulatory Genomics – Deep Learning in Life Sciences（调节基因组学）Deep Learning for Regulatory Genomics – Regulator binding, Transcription Factors TFs（调节基因组学的深度学习：调节器结合、转录因子TFs）Gene Expression Prediction（基因表达预测）Single Cell Genomics（单细胞基因组学）Dimensionality Reduction（降维）Disease Circuitry Dissection GWAS（疾病电路解剖GWAS）GWAS mechani（GWAS机制）Systems Genetics（系统遗传学）Graph Neural Networks（图神经网络）AI for Drug Design（AI 用于药物设计）Deep Learning for Protein Folding（蛋白质折叠的深度学习）Machine Learning for Pathology（病理学机器学习）Deep Learning for Cell Imaging Segmentation（细胞成像分割的深度学习）Deep Learning Image Registration and ysis（深度学习图像配准与分析）Electronic health records（电子健康档案）Deep Learning and Neuroscience（深度学习与神经科学）

课程资料

微信官方账号回复关键词“6.874”，即可获得完整的资料汇编！当然，你也可以点击这里查看如何获取更多的课程信息！

ShowMeAI整理了课程资料，整理成这个完整清晰的资料包:

课件。PDF文件。涵盖了第1~24讲的所有章节。

锻炼身体。PDF文件。涵盖复习课1~11的所有内容。

扩充阅读材料。PDF文件。课程推荐的相关论文/文章17篇。

课程视频 | B站

哔哩哔哩|【双语字幕+数据下载】MIT 6.874 |生命科学的深度学习(2021最新完整版)

ShowMeAI将视频上传到哔哩哔哩，并添加了中英文双语字幕，以提供更友好的学习体验。点击页面视频进行预览。我推荐去哔哩哔哩看完整的课程视频！

全球名校AI课程合辑 CS数学基础课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/38 计算机基础课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/29 机器学习课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/28 深度学习课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/77 自然语言处理课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/55 计算机视觉课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/73 强化学习课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/87 AI生物医疗课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/74 其他名校AI课程合辑：https://www.showmeai.tech/tutorials/76

作者:ShowMeAI内容团队

阅读原文:https://www.showmeai.tech/article-detail/367