diplomsko delo
Marcel Levstek (Avtor), Polona Žnidaršič Plazl (Mentor)

Povzetek

V času razcveta informacijske tehnologije in velike količine podatkov algoritmi strojnega učenja predstavljajo možno rešitev za številne inženirske izzive. Diplomsko delo vsebuje pregled osnov umetne inteligence in zadnjih prebojev pri njeni implementaciji v bioinženirstvu, ki zajema iskanje potencialnih zdravil, pripravo biokatalizatorjev, optimizacijo in avtomatizacijo reakcij ter industrijskih bioprocesov.

Ključne besede

bioinženirstvo;bioinformatika;umetna inteligenca;strojno učenje;digitalni dvojčki;iskanje potencialnih zdravil;priprava biokatalizatorjev;optimizacija bioprocesov;diplomska dela;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FKKT - Fakulteta za kemijo in kemijsko tehnologijo
Založnik: [M. Levstek]
UDK: 004.896:66.098(043.2)
COBISS: 22836483 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 633
Št. prenosov: 199
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Artificial intelligence in bioengineering
Sekundarni povzetek: In the age of the information technology boom and big data, machine learning algorithms represent a possible solution to many engineering challenges. The diploma thesis includes a review of the basics of artificial intelligence and the latest breakthroughs in the implementation of it into bioengineering, including the search for potential drug candidates, preparation of biocatalysts, optimization and automation of reactions and industrial bioprocesses.
Sekundarne ključne besede: bioengineering;artificial intelligence;machine learning;digital twins;bioinformatics;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000372
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za kemijo in kemijsko tehnologijo, UNI Kemijsko inženirstvo
Strani: 33 str.
ID: 11890316