اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل داده‌های زیستی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد و ابزارهای متن‌باز (OpenBIOML)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌های زیستی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد و ابزارهای متن‌باز (OpenBIOML)

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم زیستی و پزشکی

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل داده‌های زیست‌پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد در علوم زیستی و پزشکی
• 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه سلامت
• 3. نقش مدل‌های زبانی در تحلیل متون علمی و مقالات پزشکی
• 4. معرفی پلتفرم‌ها و ابزارهای متن‌باز در زیست‌شناسی محاسباتی
• 5. آماده‌سازی داده‌های زیست‌پزشکی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش متون تخصصی پزشکی
• 7. استفاده از توکنایزرهای تخصصی برای داده‌های ژنومیک و پروتئومیک
• 8. ارزیابی مدل‌های زبانی در استخراج اطلاعات از پرونده‌های الکترونیک سلامت
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها
• 10. بهره‌گیری از هوش مصنوعی در تحلیل توالی‌های DNA و RNA
• 11. مدل‌های زبانی در خدمت کشف و توسعه داروهای جدید
• 12. تحلیل تعاملات دارو-هدف با استفاده از مدل‌های مولد
• 13. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای تفسیر نتایج آزمایشگاهی
• 14. استفاده از ابزارهای OpenBIOML در تحلیل داده‌های امیکس
• 15. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی برای متون بالینی
• 16. به‌کارگیری BIO GPT در پرسش و پاسخ‌های تخصصی پزشکی
• 17. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی در مدل‌های زیستی
• 18. چالش‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها
• 19. استانداردهای اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های بیماران
• 20. پروتکل‌های وزارت بهداشت در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 21. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با پایگاه‌های داده ژنتیکی ملی
• 22. شناسایی و استخراج آنتولوژی‌های پزشکی از متون تخصصی
• 23. استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل تصاویر پزشکی با رویکرد متنی
• 24. مدل‌سازی مسیرهای متابولیک با بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد
• 25. ارزیابی دقت و صحت خروجی‌های مدل‌های زبانی در محیط بالینی
• 26. کاربرد یادگیری ترنسفر (Transfer Learning) در داده‌های محدود پزشکی
• 27. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی زیستی
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 29. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک با استفاده از مدل‌های مولد
• 30. آینده‌پژوهی کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی شده
• 31. پایش عملکرد و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های درمانی
• 32. امنیت داده‌های زیستی در فرآیند آموزش و استنتاج مدل‌ها
• 33. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سرطان با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 34. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی گزارش‌نویسی رادیولوژی و پاتولوژی
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی فنی در پروژه‌های زیست‌پزشکی
• 36. اصول کار با کتابخانه‌های پایتون در تحلیل داده‌های زیستی
• 37. تلفیق دانش تخصصی پزشکی با الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی
• 38. توسعه سیستم‌های خبره مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری‌های نادر
• 39. ارزیابی نهایی و اعتبارسنجی مدل‌های توسعه‌یافته در محیط آزمایشگاهی