Биоинформатика и задачи распознавания в современной биологии (курс лекций, И.Ю. Торшин)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Организационная часть)
(→Аннотация)
Строка 5: Строка 5:
== Аннотация ==
== Аннотация ==
-
Курс лекций включает теоретические и прикладные аспекты
+
Современную биологию отличает накопление огромных массивов разнородных данных при практически полном отсутствии каких-либо фундаментальных теоретических обощений. При такой ситуации в проблемной области, методы интеллектуального анализа данных являются основным инструментом исследователя.
 +
В курсе лекций рассмотрены уникальные особенности биологических данных, которые приводят к задачам распознавания и классификации неизвестным в физике и химии. Формулируется система задач распознавания, отражающая структуру биологических систем. Рассмотрены основы формализма, разрабатываемого для решения задач биоинформатики и основанного на теории универсальных и локальных органичений в рамках алгебраического подхода к распознаванию.
== Организационная часть ==
== Организационная часть ==

Версия 11:47, 10 сентября 2010

Содержание

Московский физико-технический институт, Факультет управления и прикладной математики

Курс читается студентам 6-го курса кафедры "Интеллектуальные системы"

Аннотация

Современную биологию отличает накопление огромных массивов разнородных данных при практически полном отсутствии каких-либо фундаментальных теоретических обощений. При такой ситуации в проблемной области, методы интеллектуального анализа данных являются основным инструментом исследователя. В курсе лекций рассмотрены уникальные особенности биологических данных, которые приводят к задачам распознавания и классификации неизвестным в физике и химии. Формулируется система задач распознавания, отражающая структуру биологических систем. Рассмотрены основы формализма, разрабатываемого для решения задач биоинформатики и основанного на теории универсальных и локальных органичений в рамках алгебраического подхода к распознаванию.

Организационная часть

Семестровый курс содержит 32 часа лекций

План лекций

Лекция 1. Введение

Литература

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%91%D0%B8%D0%BE%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B8_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%98.%D0%AE._%D0%A2%D0%BE%D1%80%D1%88%D0%B8%D0%BD%29»
Личные инструменты