Atelier Code@santé / Code@health Workshops

Consortium Santé Numérique de l'Université de Montréal et IVADO

Atelier Code@santé / Code@Health Workshops

Une version anglaise suivra.<h3>Le Consortium Santé Numérique et IVADO offrent une série d&#x27;ateliers Code@santé qui ont pour but de favoriser le partage de connaissances, l&#x27;utilisation et la découverte de modules et de « packages » utiles à la communauté en santé numérique.</h3><h3>Invité : Jian Tang, Professeur adjoint MILA</h3><h3>Titre de l&#x27;atelier :  TorchDrug : Une plateforme d&#x27;apprentissage automatique puissante et flexible pour la découverte de médicaments.</h3><p>Cette présentation vous introduira à un cadre d&#x27;apprentissage automatique open-source pour la découverte de médicaments développé par mon groupe, TorchDrug, qui vise à mettre gratuitement à la disposition de la communauté des chercheurs des logiciels et des bibliothèques pour la découverte de médicaments.</p><p>https://torchdrug.ai/</p><p>-------------------------------------------------------------------------------</p><p>The Digital Health Consortium and IVADO are offering a series of Code @ santé workshops. These workshops promote knowledge sharing, use and discovery of modules and “packages” useful to the digital health community.</p><p>Guest : Jian Tang, Assistant professor MILA</p><p>Title of the workshop:  TorchDrug: A powerful and flexible machine learning platform for drug discovery.</p><p>In this presentation, we are going to introduce an open-source machine learning framework for drug discovery developed at my group, TorchDrug, aiming at making AI drug discovery software and libraries freely available to the research community.</p>

<p>Biographie de Jian Tang : </p><p>[FR] Je suis 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&#x27;apprentissage profond géométrique, les graphes de connaissances et les applications dans la découverte de médicaments et de matériaux. </p><p>https://www.linkedin.com/in/jian-tang-85781737/</p><p>Biography of Jian Tang : </p><p>[ENG] I&#x27;m an assistant professor at HEC Montreal and a core faculty member at Mila. My main research interest focuses on graph neural networks, geometric deep learning, knowledge graphs and applications in drug and material discovery. </p>

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