Mély oksági következtetés: komplex fenotípusok közös molekuláris hátterének feltárása genetikai adatok felhasználásával
docens
Szoba: E435
Tel.:
+36 1 463-2677 Email: antal (*) mit * bme * hu |
A kiírás adatai
A mesterséges intelligencia fejlődése, különösen új oksági következtetési algoritmusok megjelenése új lehetőségeket kínál komplex jelenségek mélyen rejlő okainak a feltárására. Az önálló munka célja ezek megismerése, alkalmazása és továbbfejlesztése az öregedés és a mentális egészség területén, különös tekintettel a depresszióra és a neurodegenerációra. A közös molekuláris háttér felderítését genetikai és genomikai adatok felhasználása is nagyban segíti, amelyek új statisztikai eljárások kifejlesztéséhez is nagyban hozzájárultak.
A téma az emberközpontú MI kiegészítő mesterképzés (HCAIM) hallgatóinak kifejezetten ajánljott, mivel a feladat kiterjedhet a mesterséges intelligencia alkalmazásának társadalmi és személyi (etikai, erkölcsi, jogi, biztonsági, megbízhatósági, értelmezhetőségi, esélyegyenlőségi stb.) szempontjaira is. Részletek: https://hcaim.bme.hu/en/msc-bme/