BIOENGINEERING AND SYNTHETIC BIOLOGY

Anno accademico 2025/2026 - Docente: GIUSEPPE NICOSIA

Risultati di apprendimento attesi

Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di modellare e affrontare un numero significativo di problemi biotecnologici e biomedici mediante strumenti, metodologie e algoritmi propri della moderna Intelligenza Artificiale.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

La frequenza delle lezioni è in presenza.

Prerequisiti richiesti

Non ci sono prerequisiti richiesti.

Frequenza lezioni

La frequenza delle lezioni è in presenza.

Contenuti del corso

Il corso "Bioengineering and Synthetic Biology (AI for Biotechnology and Biomedicine) affronterà argomenti di Intelligenza Artificiale (IA), IA Generativa, Graph Neural Networks e Large Language Models (LLM) applicati a problemi rilevanti in biotecnologia e biomedicina. Durante il corso, si terranno una serie di seminari tenuti da esperti (sia accademici che del mondo dell'industria) in LLMs e IA Generativa. Il materiale didattico consiste in slide, articoli e un libro di testo LLM. L'esame consiste in un progetto assegnato dal docente. Per ulteriori informazioni e/o dettagli, non esitate a contattare il Prof. Nicosia (giuseppe.nicosia@unict.it).

Testi di riferimento

Gerhard Paass, Sven Giessbach, "Foundation Models for Natural Language Processing", Springer 2023.

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in un progetto assegnato dal docente.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

LLMs for Gene Editing

Graph Neural Networks for Predicting Molecule Toxicity