اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی ساختار پروتئین با یادگیری صفر-شات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی ساختار پروتئین با یادگیری صفر-شات

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و بیوانفورماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ساختار پروتئین و اهمیت آن
• 2. ساختارهای اولیه، ثانویه و سوم پروتئین‌ها
• 3. روش‌های تجربی تعیین ساختار پروتئین (X-ray Crystallography, NMR, Cryo-EM)
• 4. محدودیت‌های روش‌های تجربی تعیین ساختار پروتئین
• 5. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 6. یادگیری ماشین نظارت شده، بدون نظارت و نیمه نظارت شده
• 7. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و معماری‌ها
• 8. یادگیری عمیق و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
• 9. مقدمه‌ای بر یادگیری صفر-شات (Zero-Shot Learning)
• 10. چالش‌های یادگیری صفر-شات در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 11. روش‌های نمایش پروتئین برای یادگیری صفر-شات
• 12. Embedding پروتئین: ویژگی‌ها و روش‌های استخراج
• 13. استفاده از دانش زمینه‌ای (Prior Knowledge) در یادگیری صفر-شات
• 14. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 15. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 16. استفاده از توصیفات متنی پروتئین برای یادگیری صفر-شات
• 17. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی برای یادگیری صفر-شات
• 18. ارزیابی مدل‌های یادگیری صفر-شات در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 19. معیارهای ارزیابی ساختار پروتئین (RMSD, GDT_TS)
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری صفر-شات
• 21. کاربرد یادگیری صفر-شات در طراحی پروتئین
• 22. پیش‌بینی ساختار پروتئین‌های جهش‌یافته با یادگیری صفر-شات
• 23. پیش‌بینی برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین با یادگیری صفر-شات
• 24. تحلیل حساسیت مدل‌های یادگیری صفر-شات
• 25. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری صفر-شات
• 26. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در یادگیری صفر-شات
• 27. مبانی یادگیری مولکولی
• 28. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در یادگیری صفر-شات
• 29. ترکیب یادگیری صفر-شات با سایر روش‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 30. مطالعه موردی: پیش‌بینی ساختار پروتئین‌های بیماری‌زا
• 31. آینده یادگیری صفر-شات در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 32. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در زمینه یادگیری صفر-شات
• 33. مجموعه‌ داده‌های مهم در یادگیری صفر-شات برای ساختار پروتئین
• 34. ابزارهای نرم‌افزاری رایج برای یادگیری صفر-شات در بیوانفورماتیک
• 35. پیاده‌سازی یک مدل یادگیری صفر-شات ساده در پایتون
• 36. کار با کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 37. بهبود کارایی مدل با استفاده از GPU
• 38. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری صفر-شات
• 39. اعتبارسنجی مدل و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 40. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای یادگیری صفر-شات
• 41. استفاده از Attention Mechanisms در مدل‌های یادگیری صفر-شات
• 42. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 43. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning) برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 44. استفاده از داده‌های متاژنومیک در یادگیری صفر-شات