Durée
10h Th, 30h TD
Nombre de crédits
| Master en bioinformatique et modélisation, à finalité | 5 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Ce cours introduit les principes de bases de l'apprentissage machine (réseaux de neurones, arbres de décision, classifieurs Bayésiens,...) ainsi que les méta-heuristiques, en particulier les méthodes bio-inspirées (algorithmes génétiques, optimisation fourmis, recuit simulé,...). La plupart des méthodes seront utilisées en sessions pratiques en utilisant le language R avec comme objectif principal: la sélection d'une signature génétique à partir de données RNA-seq.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Comprendre les principes de base des méthodes d'apprentissage machine et des méta-heuristiques bioinsiprées jusqu'à leur utilisation pratique en R.
Savoirs et compétences prérequis
Savoir programmer en R devrait déjà avoir été acquis pour ce cours (par exemple avec le cours de STAT0077 ou INFO0956, les cours d'analyse de données biologiques).
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Une bonne partie du cours consistera à implémenter des exemples simples pour se familiariser avec l'implémentation de méthodes.
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)
Cours en présentiel, exercices en classes, exercices à faire par soi-même.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Statistics and Data Analysis for Microarrays Using R and Bioconductor (Chapman & Hall/CRC Mathematical and Computational Biology) 2nd Edition by Sorin Draghici
Modalités d'évaluation et critères
Examen oral avec présentation d'article ou de méthode classique, avec des questions théoriques reliées au cours. Un projet R conséquent contribuera à la cote finale.
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Contacts
Prof. Patrick Meyer,
BioSys Lab
e-mail: Patrick.Meyer@uliege.be
tel : 04366 3030
Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session de mai-juin
Méthodes d'apprentissage mises en œuvre : enseignement à distance
Cours donné au premier semestre - pas concerné par le session mai-juin
Matière de l'évaluation
Méthodes d'évaluation
Contact
Adaptation des engagements pédagogiques suite à la pandémie de COVID-19 pour la session août-sept
Matière de l'évaluation
Idem première session
Méthodes d'évaluation (et plateforme utilisée)
L'examen est oral et se fera via lifesize. Une question pratique qui implique de coder en R peut être demandée pendant l'examen (auquel cas le temps sera fort limité pour la résoudre).
Contact(s)
Prof. Patrick Meyer,
BioSys Lab
e-mail: Patrick.Meyer@uliege.be
tel : 04366 3030