اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی فعالیت دارو با یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی فعالیت دارو با یادگیری عمیق

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشینی در کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی فعالیت دارو
• 2. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 3. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی دارویی
• 5. پردازش داده‌های مولکولی برای یادگیری عمیق
• 6. نمایندگی مولکولی: SMILES، SELFIES و گراف
• 7. مجموعه داده‌های فعالیت دارو: منابع و فرمت‌ها
• 8. پیش‌پردازش داده‌های مولکولی
• 9. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی فعالیت دارو
• 10. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل در داروشناسی
• 11. رگرسیون خطی و چندگانه در پیش‌بینی فعالیت دارو
• 12. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تعیین فعالیت دارو
• 13. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در داروشناسی
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آن‌ها
• 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی دارو
• 16. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 17. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 18. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 19. یادگیری انتقالی در پیش‌بینی فعالیت دارو
• 20. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و کاربرد آن‌ها در داروشناسی
• 21. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در داروشناسی
• 22. روش‌های SHAP و LIME برای توضیح پیش‌بینی‌ها
• 23. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای داده‌های مولکولی
• 24. پیش‌بینی خواص ADMET با استفاده از یادگیری عمیق
• 25. پیش‌بینی حلالیت دارو با شبکه‌های عصبی
• 26. پیش‌بینی میزان جذب دارو در بدن (Absorption)
• 27. پیش‌بینی متابولیسم دارو
• 28. پیش‌بینی دفع دارو از بدن (Excretion)
• 29. پیش‌بینی سمیت دارو
• 30. شناسایی اهداف دارویی با استفاده از یادگیری عمیق
• 31. پیش‌بینی تعاملات دارو-پروتئین
• 32. مدل‌سازی دوز-پاسخ با یادگیری عمیق
• 33. بهینه‌سازی ساختار مولکولی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
• 34. یادگیری تقویتی برای طراحی دارو
• 35. پیش‌بینی اثرات جانبی دارو
• 36. تحلیل داده‌های بالینی با استفاده از یادگیری عمیق
• 37. استفاده از یادگیری عمیق در کشف داروهای جدید
• 38. توسعه مدل‌های چندوظیفه‌ای برای پیش‌بینی فعالیت دارو
• 39. مدل‌سازی داده‌های چندوجهی (Multi-modal Data)
• 40. کاربرد یادگیری عمیق در دارودرمانی شخصی‌سازی‌شده
• 41. یادگیری فعال (Active Learning) برای انتخاب داده‌های آموزشی
• 42. استفاده از داده‌های بدون برچسب (Unlabeled Data)
• 43. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در داروشناسی
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در داروشناسی
• 45. آینده یادگیری عمیق در کشف و توسعه دارو