Dans la spécialisation AI for Scientific Research, nous apprendrons à utiliser l'IA dans des situations scientifiques pour découvrir des tendances et des modèles au sein d'ensembles de données. Le cours 1 présente un peu le langage Python en relation avec la science des données. Nous partagerons quelques bibliothèques existantes pour vous aider à analyser vos ensembles de données. À la fin du cours, vous appliquerez un modèle de classification pour prédire la présence ou l'absence d'une maladie cardiaque à partir des données de santé d'un patient. Le cours 2 couvre l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, depuis la lecture, le nettoyage et la transformation des données jusqu'à l'exécution d'algorithmes d'apprentissage automatique de base et avancés. Dans le cours 3, nous nous appuierons sur nos connaissances des modèles de base et explorerons des techniques d'IA plus avancées. Nous décrirons les différences entre les deux techniques et étudierons en quoi elles diffèrent. Ensuite, nous réaliserons un projet visant à prédire la similarité entre les patients en santé à l'aide de forêts aléatoires. Dans le cours 4, qui est un cours de synthèse, nous comparerons les séquences génomiques des mutations du gène COVID-19 afin d'identifier les zones potentielles qu'un traitement médicamenteux pourrait cibler. À la fin du cours, vous serez en bonne voie pour découvrir des moyens de lutter contre les maladies grâce au séquençage du génome.

Projet d'apprentissage appliqué

Chaque cours de cette spécialisation contient des laboratoires de pratique construits sur la plate-forme de laboratoire Coursera. Vous utiliserez les bibliothèques et les modèles fournis pour exécuter des instructions d'apprentissage automatique et d'IA qui aident à répondre à des questions importantes dans votre ensemble de données. Le dernier cours est un projet de synthèse dans lequel vous comparerez les séquences génomiques des mutations COVID-19 afin d'identifier les zones potentielles qu'une thérapie médicamenteuse peut chercher à cibler. Le cours commence par la configuration de base et passe en revue l'ensemble du processus d'analyse.