Війна перервала навчання в багатьох університетах України. Чимало студентів та викладачів змушені були залишити своє місто, внаслідок чого деякі курси не викладались на достатньому рівні або взагалі не викладались.

Німецька служба академічних обмінів (DAAD) надала гранти для підтримки українських студентів.

З ініціативи професорки Ольги Гаращук – директорки Інституту фізіології університету м. Тюбінгену (Німеччина) за співпраці з Кафедра біохімії та біотехнології ПНУ був розроблений проєкт підтримки українських студентів-біологів.

У рамках проєкту пропонуються онлайн-курси для українських студентів біологічного профілю.

Навчання на курсах абсолютно безкоштовне.

Передбачено приблизно 180 стипендій в розмірі від 200 до 600 Євро для фінансової підтримки студентів курсів, які надаватимуться тим, хто найбільше постраждав від війни.

Ми організовуємо 8 курсів для студентів різного рівня:

Біоінформатика (30 годин, початок 6 березня 2023) Буде викладатись спеціалістами з Львівського національного університету ім. І. Франка та української компанії Explogen LLC (м. Львів). Цей предмет викладають не у всіх українських університетах, але він є одним з найбільш перспективних напрямків для молодих біологів в Європі. Очікувана аудиторія курсу – студенти 4 курсу та старші, аспіранти.

З деталями програми та викладачами можна ознайомитись на сторінці нашого проєкту http://lifesciencescourse.org/kurs-bioinformatyka.

Реєстрація: https://lifesciencescourse.utrigg.net/.../Bioinformatics...

Молекулярна та клітинна нейрофізіологія (30 годин, початок 8 березеня 2023). Спецкурс для 3-го та старших курсів та аспірантів (в основі курсу програми Київського Академічного Університету).

Реєстрація буде відкрита з 8 лютого 2023 року

Викладач: Олексій Болдирєв (КАУ)

Життєвий цикл дослідницького проєкту (30 годин, квітень-травень 2023). Орієнтований переважно на бакалаврантів, розкриває роботу біохіміків в науково-дослідній лабораторії.

Ключовий викладач - Олег Лущак (ПНУ)

Педагогічна майстерність у викладанні та популяризації біологічних наук (30 годин, травень 2023). Орієнтований на студентів спеціальності "Середня освіта, біологія".

Викладач: Галина Михайлишин (ПНУ)

Мікроскопія та інструментальні методи в біології (60 годин, травень-червень 2023). Націлений на те, щоб дати студентам знання необхідні для роботи на сучасному обладнанні науково-дослідних лабораторій. Розрахований на студентів старше 3-го курсу та аспірантів. Буде викладатись командою біофізиків та мікроскопістів з України, Німеччини та Чехії.

Ключовий викладач: Володимир Швадчак (ПНУ)

Інтегрований курс “Науки про життя” (120 годин, вересень-грудень 2023). Комбінує фізіологію, біохімію, молекулярну біологію та біофізику. Орієнтований переважно на бакалаврантів, предмети викладатимуться з нуля. Буде викладатися командою викладачів з різних університетів (Прикарпатський національний університет ім. В. Стефаника, Львівський національний університет ім. І. Франка, Дніпровський національний університет ім. О. Гончара, Університет м. Тюбінгена (Німеччина)).

Інтегрований курс "Мікроби, віруси та інфекції" (90 годин, жовтень-грудень 2023). Орієнтований переважно на бакалаврантів, які хочуть працювати на стику біології та лабораторної діагностики. Буде викладатися командою викладачів з різних університетів (Прикарпатський національний університет ім. В. Стефаника та Інститут біохімії ім. О.В.Палладіна)

Математична статистика для біологів (30 годин, жовтень 2023). Курс на основі програми Київського Академічного Університету для студентів 2-го та старших курсів.

Викладач: Дмитро Строй (КАУ)

https://www.coursera.org/programs/natsional-nii-aviatsiinii-univiersitiet-learning-program-spwcq/browse?collectionId=&productId=M4k2FiN0EeqnFRLwbdubGw&productType=s12n&query=engineering&showMiniModal=true&source=search

ШІ змінює практику медицини. Це допомагає лікарям точніше діагностувати пацієнтів, робити прогнози щодо майбутнього здоров’я пацієнтів і рекомендувати кращі методи лікування. Ця спеціалізація з трьох курсів дасть вам практичний досвід застосування машинного навчання до конкретних проблем у медицині.

Ці курси виходять за рамки основ глибокого навчання, щоб навчити вас нюансам застосування штучного інтелекту в медичних випадках. Якщо ви новачок у глибокому навчанні або хочете отримати глибші основи того, як працюють нейронні мережі, ми рекомендуємо пройти спеціалізацію з глибокого навчання.

Спеціалізація: курси

КУРС1

ШІ для медичної діагностики

ШІ змінює практику медицини. Це допомагає лікарям точніше діагностувати пацієнтів, робити прогнози щодо майбутнього здоров’я пацієнтів і рекомендувати кращі методи лікування. Як фахівець зі штучного інтелекту ви маєте можливість долучитися до цієї трансформації сучасної медицини. Якщо ви вже знайомі з математикою та кодуванням алгоритмів штучного інтелекту та прагнете вдосконалювати свої навички, щоб долати виклики в галузі охорони здоров’я, тоді ця спеціалізація для вас. Попередня медична експертиза не потрібна! Ця програма дасть вам практичний досвід у застосуванні передових методів машинного навчання до конкретних проблем сучасної медицини: - У курсі 1 ви створите класифікацію зображень згорткової нейронної мережі та моделі сегментації для діагностики захворювань легенів і мозку. - У курсі 2, ви будете будувати моделі ризику та оцінки виживання для серцевих захворювань, використовуючи статистичні методи та випадковий лісовий предиктор для визначення прогнозу пацієнта. - У курсі 3 ви створите предиктор ефекту лікування, застосуєте методи інтерпретації моделі та використаєте обробку природної мови для отримання інформації з радіологічних звітів. Ці курси виходять за рамки основ глибокого навчання, щоб дати вам уявлення про нюанси застосування штучного інтелекту в медичних випадках. Як учень, ви будете налаштовані на успіх у цій програмі, якщо вам уже добре знайомі деякі з математики та кодування, що лежать в основі алгоритмів ШІ. Вам не обов’язково бути фахівцем зі штучного інтелекту, але практичне знання глибоких нейронних мереж, зокрема згорткових мереж, і знання програмування на Python на середньому рівні будуть важливими. Якщо ви відносно новачок у машинному навчанні чи нейронних мережах, ми рекомендуємо вам спочатку пройти спеціалізацію Deep Learning, яку пропонує deeplearning.ai і викладає Ендрю Нґ. Попит на фахівців зі штучного інтелекту, які володіють навичками та знаннями для вирішення найбільших проблем сучасної медицини, зростає в геометричній прогресії. Приєднуйтесь до нас у цій спеціалізації та почніть свій шлях до побудови майбутнього охорони здоров’я. 

КУРС2

ШІ для медичного прогнозу

ШІ змінює практику медицини. Це допомагає лікарям точніше діагностувати пацієнтів, робити прогнози щодо майбутнього здоров’я пацієнтів і рекомендувати кращі методи лікування. Ця спеціалізація дасть вам практичний досвід застосування машинного навчання до конкретних проблем у медицині. Машинне навчання — це потужний інструмент для прогнозування, галузь медицини, яка спеціалізується на прогнозуванні майбутнього здоров’я пацієнтів. У цьому другому курсі ви ознайомитеся з кількома прикладами прогностичних завдань. Потім ви будете використовувати дерева рішень для моделювання нелінійних залежностей, які зазвичай спостерігаються в медичних даних, і застосовувати їх для більш точного прогнозування рівня смертності. Нарешті, ви дізнаєтеся, як працювати з відсутніми даними, що є ключовим завданням у реальному світі. Ці курси виходять за рамки основ глибокого навчання, щоб навчити вас нюансам застосування штучного інтелекту в медичних випадках. Цей курс зосереджений на машинному навчанні на основі дерева, тому для цього курсу не потрібна основа глибокого навчання. Однак для курсу 1 і 3 цієї спеціалізації настійно рекомендується основа глибокого навчання. Ви можете отримати основу глибокого навчання, пройшовши спеціалізацію глибокого навчання, яку пропонує deeplearning.ai і викладає Ендрю Нг. 

КУРС3

ШІ для лікування

ШІ змінює практику медицини. Це допомагає лікарям точніше діагностувати пацієнтів, робити прогнози щодо майбутнього здоров’я пацієнтів і рекомендувати кращі методи лікування. Ця спеціалізація дасть вам практичний досвід застосування машинного навчання до конкретних проблем у медицині. Медикаментозне лікування може по-різному впливати на пацієнтів залежно від стану їх здоров’я. У цьому третьому курсі ви будете рекомендувати лікування, яке більше підходить для окремих пацієнтів, використовуючи дані рандомізованих контрольних досліджень. На другому тижні ви застосовуватимете методи інтерпретації машинного навчання, щоб пояснити прийняття рішень у складних моделях машинного навчання. Нарешті, ви будете використовувати методи вилучення об’єктів природної мови та відповіді на питання, щоб автоматизувати завдання позначення наборів медичних даних. Ці курси виходять за рамки основ глибокого навчання, щоб навчити вас нюансам застосування штучного інтелекту в медичних випадках. Якщо ви новачок у глибокому навчанні або хочете отримати глибші основи роботи нейронних мереж, ми рекомендуємо вам пройти спеціалізацію з глибокого навчання.