دوره هوش مصنوعی مولد در شناسایی و بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی مولد در شناسایی و بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی

موضوع کلی: فناوری‌های نوین در علوم زیستی و دارویی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم زیستی و دارویی نوین
• 2. آشنایی با چالش‌های کشف و توسعه دارو
• 3. نقش فناوری‌های نوین در صنعت داروسازی
• 4. مبانی هوش مصنوعی در علوم زیستی
• 5. مفهوم هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 6. معماری‌های کلیدی هوش مصنوعی مولد
• 7. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GANs)
• 8. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار متغیر (VAEs)
• 9. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
• 10. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی مولکول‌های دارویی
• 11. اصول طراحی مولکول‌های دارویی
• 12. نقش هوش مصنوعی در تولید مولکول‌های کاندید
• 13. روش‌های ارزیابی مولکول‌های دارویی
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در تحلیل ساختار
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در تحلیل توالی
• 16. پردازش زبان طبیعی (NLP) در علوم دارویی
• 17. مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی خواص مولکولی
• 18. استفاده از داده‌های زیستی در آموزش مدل‌ها
• 19. داده‌های پروتئینی و ژنومی
• 20. داده‌های مولکولی و شیمیایی
• 21. اهمیت کیفیت و کمیت داده‌ها
• 22. روش‌های پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌ها
• 23. مهندسی ویژگی در کشف دارو
• 24. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در کشف دارو
• 25. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی مولکول‌ها
• 26. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید مولکول‌های جدید
• 27. تولید مولکول‌های با خواص مطلوب
• 28. طراحی مولکول‌های هدفمند
• 29. تولید مولکول‌های با قابلیت جذب بالا
• 30. تولید مولکول‌های با سمیت کم
• 31. بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی
• 32. اصول بهینه‌سازی ساختار-فعالیت (SAR)
• 33. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خواص دارویی
• 34. بهینه‌سازی حلالیت و پایداری مولکول‌ها
• 35. بهینه‌سازی اتصال به هدف (Target Binding)
• 36. پیش‌بینی فارماکوکینتیک (PK) و فارماکودینامیک (PD)
• 37. مدل‌سازی سه‌بعدی مولکول‌ها و پروتئین‌ها
• 38. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 39. نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی برهم‌کنش دارو-هدف
• 40. روش‌های ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
• 41. معیارهای ارزیابی در شناسایی مولکول‌ها
• 42. معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی مولکول‌ها
• 43. اعتبارسنجی مدل‌ها با داده‌های تجربی
• 44. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کشف دارو
• 45. مسائل مربوط به تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainability)
• 46. مسائل مربوط به قابلیت اطمینان مدل‌ها (Reliability)
• 47. مسائل مربوط به تعمیم‌پذیری مدل‌ها (Generalizability)
• 48. استانداردهای داده و حریم خصوصی
• 49. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 50. مقررات ناظر بر داده‌های زیستی و پزشکی
• 51. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری الگوریتم‌ها
• 52. نقش هوش مصنوعی در مراحل پیش‌بالینی
• 53. طراحی مطالعات پیش‌بالینی با کمک هوش مصنوعی
• 54. پیش‌بینی سمیت دارویی
• 55. پیش‌بینی اثربخشی دارویی
• 56. نقش هوش مصنوعی در مراحل بالینی
• 57. بهینه‌سازی طراحی کارآزمایی‌های بالینی
• 58. شناسایی بیماران مناسب برای کارآزمایی‌ها
• 59. پیش‌بینی پاسخ بیمار به درمان
• 60. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه داروهای شخصی‌سازی شده
• 61. تعریف داروهای شخصی‌سازی شده
• 62. استفاده از داده‌های ژنومی و بالینی فردی
• 63. توسعه داروهای هدفمند برای زیرگروه‌های بیماران
• 64. هوش مصنوعی در کشف مولکول‌های کوچک
• 65. هوش مصنوعی در کشف پپتیدها و پروتئین‌ها
• 66. هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی‌ها
• 67. هوش مصنوعی در طراحی واکسن‌ها
• 68. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه زیست‌فناوری دارویی
• 69. توسعه فرآیندهای زیستی برای تولید داروها
• 70. بهینه‌سازی مهندسی ژنتیک میکروارگانیسم‌ها
• 71. پیش‌بینی و کنترل کیفیت محصولات بیودارویی
• 72. چالش‌های مربوط به داده‌های بزرگ (Big Data) در علوم دارویی
• 73. ابزارها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای کشف دارو
• 74. نرم‌افزارهای متن‌باز و تجاری
• 75. پلتفرم‌های ابری برای محاسبات علمی
• 76. آینده هوش مصنوعی مولد در کشف دارو
• 77. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی دارویی
• 78. همکاری بین‌المللی و تبادل دانش
• 79. نقش هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های توسعه دارو
• 80. تسریع فرآیند ورود داروها به بازار
• 81. تأثیر هوش مصنوعی بر سلامت عمومی
• 82. مطالعات موردی موفق در کاربرد هوش مصنوعی مولد
• 83. نمونه‌های موفق از کشف مولکول‌های جدید
• 84. نمونه‌های موفق از بهینه‌سازی داروهای موجود
• 85. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های هوش مصنوعی دارویی
• 86. ارزیابی فنی و اقتصادی کاربردهای هوش مصنوعی
• 87. مسائل مربوط به مالکیت فکری و ثبت اختراع
• 88. ملاحظات اخلاقی در توسعه داروهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 89. نقش هوش مصنوعی در کشف داروهای بیماری‌های نادر
• 90. توسعه داروهای ضد میکروبی با کمک هوش مصنوعی
• 91. کاربرد هوش مصنوعی در کشف داروهای ضد سرطانی
• 92. آینده پژوهش‌های دارویی با رویکرد هوش مصنوعی
• 93. توسعه نسل جدید الگوریتم‌های مولد
• 94. ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های دیگر
• 95. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیشرفته
• 96. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی مقاومت دارویی
• 97. مدل‌سازی مولکولی پیشرفته با هوش مصنوعی
• 98. پایگاه‌های داده بزرگ برای هوش مصنوعی دارویی
• 99. اهمیت همکاری میان‌رشته‌ای
• 100. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان