멀티오믹스 분석을 위한 차원축소 알고리즘

멀티오믹스 분석을 위한 차원축소 알고리즘 Certificate

Class Introduction

강의시간	강의내용	실습여부
1	차원축소의 개념과 필요성
2	차원축소의 수학적 원리
3	주요 차원축소 모델 구조(PCA, LDA, ICA, NMF, t-SNE 등)
4	주요 차원축소 모델 활용 실습 (가능 시 멀티오믹스 예제 활용)	O

Course Introduction

강의 소개 및 개요입니다.

성명

임상수

소속기관

동국대학교

과목명

멀티오믹스 분석을 위한 차원축소 알고리즘

강의시간

총 4시간

(강의3차수 + 실습1차수)

학습목표

다양한 차원축소 기법의 필요성을 학습하고, 이를 실제 인공지능 신약개발에 사용되는 데이터에 적용해볼 수 있다.

강의 선수과목 및 준비사항입니다.

선수과목	파이썬 프로그래밍 기초, 기계학습, 인공지능을 위한 선형대수학
참고자료	- 도서, 웹사이트, 논문 등
준비사항	Google colab

Classification

Professor