Departamento de Informática (UM)

Sistemas Inteligentes para a Bioinformática

9751 [ME37ME3702004770]

Mestrado em Bioinformática - Tecnologias de Informação [MBINF]

S1

Miguel Francisco Almeida Pereira Rocha

Objetivos

O objetivo desta unidade curricular é o de apresentar aos alunos métodos e tecnologias provenientes da área de sistemas inteligentes, com ênfase na aprendizagem máquina e mineração de dados, focando na sua aplicação a problemas no campo da bioinformática, nomeadamente na análise de dados biológicos em larga escala.

Programa

1. Tópicos avançados de Aprendizagem Máquina e Mineração de Dados: seleção de modelos e atributos, conjuntos de modelos, regularização, meta-aprendizagem.
2. Redes neuronais artificiais: conceitos avançados, "deep learning", aplicações em bioinformática.
3. Implementação em python de versões simplificadas dos principais algoritmos de aprendizagem máquina.
4. Aplicações biológicas avançadas da Mineração de Dados e Aprendizagem Máquina: dados ómicos, descoberta de fármacos, classificação de diversos tipos de sequências, etc.
5. Mineração de textos biomédicos: métodos e aplicações.
6. Análise de artigos relevantes na aplicação aprendizagem máquina a problemas biológicos.
7. Ferramentas/ bibliotecas em python para mineração de dados e aprendizagem máquina.

Bibliografia

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, I. Witten, E. Frank, M. Hall, 3rd edition, 2011.

Machine Learning by Tom Mitchell, McGraw-Hill, 1997.

I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. Deep learning. MIT Press, 2016.

W. Richert, L.P. Coelho. Building machine learning systems with python. Packt publishing. 2013.

Resultados da aprendizagem

- Conhecer e compreender os principais conceitos e métodos no campo dos sistemas inteligentes, com ênfase para as áreas da aprendizagem máquina e da mineração de dados em larga escala;
- Saber implementar os principais algoritmos de aprendizagem máquina e mineração de dados;
- Saber avaliar métodos de aprendizagem máquina e mineração de dados na resolução de problemas relevantes na área da bioinformática;
- Aplicar ferramentas de mineração de dados e aprendizagem máquina na análise de dados biológicos em larga escala;
- Desenvolver programas usando conceitos das áreas de sistemas inteligentes, aprendizagem máquina e mineração de dados com recurso a linguagens de programação e bibliotecas de software existentes.

Método de avaliação

Os alunos serão avaliados por:
- Avaliação contínua individual: submissão de questões e exercícios;
- Trabalhos práticos em grupo - mineração de dados biológicos; análise de artigos / ferramentas.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: Miguel Francisco Almeida Pereira Rocha; Dep.: DI; Horas: 30.
Turno: PL 1; Docente: Vítor Manuel Sá Pereira; Dep.: DI; Horas: 15.