Code@santé est une série d'ateliers proposée par le Consortium Santé Numérique et IVADO. Ces ateliers ont pour but de favoriser le partage de connaissances, l'utilisation et la découverte de modules et de packages (R ou Python) utiles à la communauté en santé numérique.
Titre de l'atelier: TorchDrug - Une plateforme d'apprentissage automatique puissante et flexible pour la découverte de médicaments.
Invité: Jian Tang, Professeur adjoint MILA
Biographie de Jian Tang: Professeur adjoint à HEC Montréal et membre du corps professoral de Mila. Mes principaux intérêts de recherche portent sur les réseaux de neurones à graphes, l'apprentissage profond géométrique, les graphes de connaissances et les applications dans la découverte de médicaments et de matériaux.
