Leader en IA générative
Dans ce cours, vous partez d'une vue d'ensemble de l'IA générative pour comprendre comment tirer parti de l'IA générative et de Google Cloud au service de la transformation organisationnelle.
2 j
Fondamental
GCPSPARKSDRUGDISCOVERY
Formation Les fondamentaux de la découverte de médicaments sur Google Cloud
Ce cours fournit aux apprenants les compétences essentielles pour exploiter l'IA et le Machine Learning de Google Cloud afin de transformer le pipeline de découverte de médicaments (R&D). Il met l'accent sur l'accélération de la mise sur le marché et l'amélioration de la précision, en surmontant les défis du secteur que sont les coûts élevés, les longs délais et les faibles taux de réussite, grâce aux données et à l'automatisation. Le cours s'articule autour de l'application pratique de technologies clés. Les apprenants acquerront une compréhension des éléments suivants : les paradigmes de l'IA (Deep Learning, GNNs, Generative AI) ; la plateforme MLOps unifiée d'Agent Platform pour créer des pipelines évolutifs et reproductibles ; le rôle de BigQuery et d'accélérateurs spécialisés dans le traitement de données omiques à l'échelle du pétaoctet ; et l'importance cruciale de la gouvernance éthique et de la XAI dans la recherche scientifique hautement réglementée.
Ce que vous allez apprendre
- Décrire la valeur de l'exploitation de l'IA et du ML pour améliorer les processus de découverte de médicaments
- Utiliser Agent Platform pour rationaliser les workflows de découverte de médicaments
- Identifier les applications de l'IA générative dans la découverte de médicaments
- Analyser les données omiques et d'essais cliniques à l'aide des outils Google Cloud
Prérequis
- Des notions de base sur Google Cloud et une familiarité avec les notions de base du Machine Learning seront utiles mais ne sont pas indispensables
Public cible
- Responsables du secteur pharmaceutique, Responsables du secteur des biotechnologies, Scientifiques
Programme de la Formation
4 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Décrire la valeur de l'exploitation de l'IA et du ML pour améliorer les processus de découverte de médicaments
Sujets abordés
- →Comment l'IA influence le pipeline de découverte de médicaments
- →Outils de nouvelle génération
- →Google Cloud pour la découverte de médicaments
- →Sécurité et conformité
Objectifs
- Utiliser Agent Platform pour rationaliser les workflows de découverte de médicaments
Sujets abordés
- →Qu'est-ce qu'Agent Platform
- →L'anatomie d'un pipeline
- →Workflow de pipeline de bout en bout
Activités
1 démonstration de cas d'usage
Objectifs
- Identifier les applications de l'IA générative dans la découverte de médicaments
Sujets abordés
- →Qu'est-ce que l'IA générative ?
- →Applications principales dans la découverte de médicaments
- →Boîte à outils d'IA de GCP
- →Défis et bonnes pratiques
Objectifs
- Analyser les données omiques et d'essais cliniques à l'aide des outils Google Cloud
Sujets abordés
- →Exploiter la génomique avec BigQuery
- →L'IA pour la protéomique
- →Données cliniques et données du monde réel intégrées
- →Perspectives : l'avenir de l'IA dans la découverte de médicaments
Activités
1 démonstration de cas d'usage
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L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
Méthodes pédagogiques mobilisées
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Discussion de groupe — Échanges ouverts entre pairs et avec le formateur sur un sujet donné.
Dispositif d'évaluation et de suivi
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
Questions fréquentes
Cette formation s'adresse aux data scientists, aux bio-informaticiens, aux ingénieurs ML et aux professionnels de la R&D en sciences de la vie qui veulent accélérer le pipeline de découverte de médicaments avec l'IA et le ML de Google Cloud.
Une compréhension de base des concepts de machine learning et de la R&D en sciences de la vie est recommandée, car il s'agit d'un cours intermédiaire de niveau 200.
Vous apprendrez la valeur de l'IA et du ML pour la découverte de médicaments, comment utiliser Vertex AI pour rationaliser les workflows, les applications de l'IA générative et l'analyse des données omiques et d'essais cliniques avec les outils Google Cloud.
Un module dédié couvre la construction de pipelines d'IA pour la découverte de médicaments avec Vertex AI, la plateforme MLOps unifiée pour créer des pipelines évolutifs et reproductibles tout au long du processus de R&D.
La formation dure 3 heures et est dispensée en format présentiel avec un instructeur, combinant explications conceptuelles et démonstrations pratiques.
Oui. Il s'agit d'une formation officielle Google Cloud Sparks dispensée par SFEIR Institute, partenaire certifié Google Cloud Training.
Former plusieurs collaborateurs
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