Поиск Стартовал 2-й семестр программы ЦК «Методы машинного обучения в агробиотехнологии» для студентов-биотехнологов. Слушатели освоят все тонкости применения ML-методов к агробиотехнологическим процессам, научатся анализировать данные, разрабатывать алгоритмы для систем поддержки принятия решений. Применение ML-методов позволяет более глубоко изучать геном растений, идентифицировать гены и их функции, а также анализировать и прогнозировать структуры и функции белков, устанавливать эволюционные связи между объектами исследования. Эти компетенции нужны в современной селекции, генетической и клеточной инженерии, направлены на решение ряда фундаментальных и прикладных задач. Программа разработана опытными преподавателями-практиками под руководством доцентов Михаила Чередниченко и Вадима Демичева, занятия проводятся с использованием передовых технологий и оборудования. Текст, фото: Михаил Чередниченко Редакция: Олег Моторин @digital_timiryazev - инвестиции в цифровой АПК
Стартовал 2-й семестр программы ЦК «Методы машинного обучения в агробиотехнологии» для студентов-биотехнологов. Слушатели освоят все тонкости применения ML-методов к агробиотехнологическим процессам, научатся анализировать данные, разрабатывать алгоритмы для систем поддержки принятия решений. Применение ML-методов позволяет более глубоко изучать геном растений, идентифицировать гены и их функции, а также анализировать и прогнозировать структуры и функции белков, устанавливать эволюционные связи между объектами исследования. Эти компетенции нужны в современной селекции, генетической и клеточной инженерии, направлены на решение ряда фундаментальных и прикладных задач. Программа разработана опытными преподавателями-практиками под руководством доцентов Михаила Чередниченко и Вадима Демичева, занятия проводятся с использованием передовых технологий и оборудования. Текст, фото: Михаил Чередниченко Редакция: Олег Моторин @digital_timiryazev - инвестиции в цифровой АПК
Стартовал 2-й семестр программы ЦК «Методы машинного обучения в агробиотехнологии» для студентов-биотехнологов. Слушатели освоят все тонкости применения ML-методов к агробиотехнологическим процессам, научатся анализировать данные, разрабатывать алгоритмы для систем поддержки принятия решений.
Применение ML-методов позволяет более глубоко изучать геном растений, идентифицировать гены и их функции, а также анализировать и прогнозировать структуры и функции белков, устанавливать эволюционные связи между объектами исследования. Эти компетенции нужны в современной селекции, генетической и клеточной инженерии, направлены на решение ряда фундаментальных и прикладных задач.
Программа разработана опытными преподавателями-практиками под руководством доцентов Михаила Чередниченко и Вадима Демичева, занятия проводятся с использованием передовых технологий и оборудования.
Текст, фото: Михаил Чередниченко
@digital_timiryazev - инвестиции в цифровой АПК