Bab 1 : Pengantar Deep Learning dan relevansinya dalam bioteknologi
Bab 2 : Pengantar Deep Learning dan relevansinya dalam bioteknologi
Bab 3 : Pengenalan framework (TensorFlow / PyTorch)
Bab 4 : CNN untuk klasifikasi citra biologis (sel, jaringan, mikroorganisme)
Bab 5 : Data genomik & proteomik: preprocessing & representasi data
Bab 6 : RNN & LSTM untuk analisis sekuens DNA/RNA
Bab 7 : Autoencoder untuk reduksi dimensi data omics
Bab 8 : Transfer learning untuk data biologi terbatas
Bab 9 : Studi kasus industri: DL untuk drug discovery & protein folding
Bab 10 : Evaluasi performa model DL (akurasi, ROC, confusion matrix)
Bab 11 : Tantangan & etika penggunaan DL dalam bioteknologi
Bab 12 : Kolaborasi bioinformatika + deep learning
Bab 13 : Desain proyek: DL untuk permasalahan bioteknologi nyata




Ulasan
Belum ada ulasan.