WASHINGTON D.C. / LONDON (IT BOLTWISE) – Die NASA hat ein neues Online-Training ins Leben gerufen, das Forscher in der Anwendung von KI und ML für die Raumfahrtbiologie schult. Dieses Programm zielt darauf ab, komplexe biologische Daten zu analysieren und die Forschung in Weltraumumgebungen voranzutreiben. Ohne Vorkenntnisse erforderlich, bietet der Kurs eine umfassende Einführung in die Grundlagen der Raumfahrtbiologie und praktische Erfahrungen in der Datenverarbeitung.
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Die NASA hat kürzlich ein innovatives Online-Training vorgestellt, das sich auf die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) in der Raumfahrtbiologie konzentriert. Dieses Programm, das durch einen NASA-Zuschuss finanziert wird, bietet Forschern die Möglichkeit, sich mit den neuesten Techniken zur Analyse komplexer biologischer Daten vertraut zu machen. Ziel ist es, die Forschung in Weltraumumgebungen zu unterstützen und voranzutreiben.
Das selbstgesteuerte Online-Programm kombiniert grundlegendes Wissen in Raumfahrtbiologie mit praktischen Erfahrungen in der Datenverarbeitung, Modellentwicklung und Bioinformatik. Teilnehmer haben Zugang zu vorab aufgezeichneten Vorlesungen, Python-Notebooks und Quizfragen, die Themen wie Grundlagen der Raumfahrtbiologie, Datenvisualisierung und maschinelle Lernmodelle abdecken. Diese Modelle umfassen unter anderem Clustering, Regression und Klassifikation.
Ein besonderer Schwerpunkt des Kurses liegt auf der Interpretation von Ergebnissen mithilfe bioinformatischer Werkzeuge und erklärbarer KI. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um die Herausforderungen der Forschung in Weltraumumgebungen zu bewältigen. Die Teilnehmer werden darauf vorbereitet, KI- und ML-Methoden anzuwenden, um die Raumfahrtbiologie voranzubringen und komplexe Herausforderungen zu lösen.
Interessanterweise sind für die Teilnahme an diesem Kurs keine Vorkenntnisse erforderlich, was ihn für eine breite Zielgruppe zugänglich macht. Dies könnte insbesondere für Forscher von Interesse sein, die sich auf die Entwicklung von Präzisionsmedizin und Weltraumkulturen konzentrieren, da diese Bereiche stark von der Analyse großer Datenmengen profitieren.
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