Experto en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico
Actualmente, hay un crecimiento exponencial de datos biológicos que han superado la capacidad humana de análisis y que requieren del desarrollo de algoritmos para poder interpretarlos e implementarlos en el ámbito de la biotecnología.
El curso de Experto Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector Biotecnológico engloba los elementos necesarios para llevar a cabo, no solo un análisis minucioso de los datos, sino también el desarrollo de estos algoritmos que permitirán la construcción de soluciones predictivas y prescriptivas.
El objetivo es que los estudiantes sean capaces de desarrollar y aplicar técnicas basadas en inteligencia artificial para analizar procesos biológicos, así como utilizar las herramientas y librerías más comunes para su implementación en el ámbito de la biotecnología.
A su vez, este curso formará a los alumnos para que sean capaces de aplicar técnicas de bioestadística y algoritmos de análisis de datos biológicos con el fin de evaluar resultados experimentales e introducirlos en modelos basados en aprendizaje automático, que resolverán problemas de interés para el sector biotecnológico.
Esta formación no solo está orientada a las necesidades de los profesionales del sector de la biotecnología, sino que puede aplicarse a la investigación de diferentes e innovadoras líneas de I+D+i.
Este curso está dirigido a profesionales licenciados o graduados en Biomedicina, Biotecnología, Bioquímica, Veterinaria, Ingeniería Agrónoma y Tecnología de los Alimentos.
Además, se recomienda contar con nociones básicas de programación, estadística y álgebra lineal.
- Analítica de datos biológicos con Python
- Introducción a la programación en Python.
- Sintaxis y ejecución de scripts.
- Librerías especializadas en datos (Pandas).
- Visualización de datos (Matplotlib y Seaborn).
- Fundamentos de analítica de datos (extracción, tratamiento, carga, modelado y visualización).
- Tratamiento de datos masivos o Big Data.
- Etapas de un proyecto basado en inteligencia artificial.
- Bioestadística con R
- Introducción a la programación en R.
- Sintaxis y ejecución de scripts.
- Estadística descriptiva con R (tratamiento de objetos y visualización con ggplot2).
- Distribuciones de probabilidad. Estadística inferencial (contraste de hipótesis, métodos paramétricos y no paramétricos).
- Regresión y correlación.
- Algoritmos de datos biológicos
- Algoritmos, definición y clasificación.
- Algoritmos análisis de ADN (alineamiento de secuencias, búsqueda de genes y motivos de unión).
- Modelos estocásticos y cadenas de Markov.
- Algoritmos basados en inferencia bayesiana.
- Aprendizaje automático (Machine Learning) en el sector biotecnológico
- Introducción al aprendizaje automático (métodos supervisados y no supervisados, validación y evaluación).
- Minería de datos.
- Técnicas de regresión y árboles de decisión.
- Análisis basado en agrupamientos.
- Análisis basado en grafos.
- Análisis de componentes principales.
- Aplicación de la Inteligencia Artificial a Proyectos Biotecnológicos
- Métodos de ensamblado de genomas.
- Métodos de análisis estructural (formación de cadenas secundarias de ARN y plegamiento de proteínas).
- Análisis filogenético y métodos de construcción de árboles filogenéticos (basados en distancias, máxima parsimonia y máxima verosimilitud).
