دوره شتاب‌دهی به شناسایی اهداف دارویی با استفاده از هوش مصنوعی مولد و اتوماسیون جریان‌های کاری آزمایشگاهی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به شناسایی اهداف دارویی با استفاده از هوش مصنوعی مولد و اتوماسیون جریان‌های کاری آزمایشگاهی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین در علوم زیستی و داروسازی

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های مولد (Generative AI) در بهینه‌سازی فرآیندهای آزمایشگاهی و کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی مولد در علوم زیستی
• 2. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده‌های بیولوژیک
• 3. ساختار جریان‌های کاری آزمایشگاهی خودکار و یکپارچه
• 4. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در شناسایی اهداف دارویی
• 5. مدل‌سازی ساختار پروتئین‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
• 6. پیش‌بینی تعاملات پروتئین-لیگاند با مدل‌های مولد
• 7. استفاده از مدل‌های مولد در طراحی مولکول‌های کوچک
• 8. بهینه‌سازی غربالگری مجازی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی
• 9. یکپارچه‌سازی داده‌های امیکس در فرآیندهای کشف دارو
• 10. طراحی آزمایش‌های خودکار در سیستم‌های Lab-in-the-Loop
• 11. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در طراحی مسیرهای سنتز شیمیایی
• 12. تحلیل داده‌های تصویربرداری سلولی با بینایی ماشین
• 13. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی سمیت ترکیبات دارویی
• 14. مدل‌سازی فارماکوکینتیک با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 15. اتوماسیون استخراج داده از متون علمی و مقالات زیستی
• 16. اصول پیاده‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی در آزمایشگاه‌های هوشمند
• 17. مدیریت و استانداردسازی داده‌های آزمایشگاهی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. ارزیابی دقت و اعتبار مدل‌های مولد در پیش‌بینی اهداف دارویی
• 19. استراتژی‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای شیمیایی
• 20. اخلاق در توسعه و کاربرد هوش مصنوعی در پژوهش‌های دارویی
• 21. رعایت استانداردهای ایمنی و اخلاق حرفه‌ای در محیط‌های آزمایشگاهی
• 22. نقش مدل‌های مولد در کاهش هزینه‌ها و زمان کشف دارو
• 23. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
• 24. روش‌های نظارت بر عملکرد سیستم‌های خودکار در آزمایشگاه
• 25. بهره‌گیری از مدل‌های مولد برای پیش‌بینی پایداری داروها
• 26. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با ابزارهای رباتیک آزمایشگاهی
• 27. تحلیل آماری و اعتبارسنجی نتایج حاصل از مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی داروهای هدفمند و شخصی‌سازی‌شده
• 29. نقش داده‌های حجیم در افزایش دقت مدل‌های کشف دارو
• 30. تکنیک‌های کاهش نویز و پاک‌سازی داده‌های بیولوژیک
• 31. مدل‌های پیش‌بینی حلالیت و نفوذپذیری ترکیبات دارویی
• 32. استفاده از گراف‌های دانش در ترسیم شبکه‌های تعاملی پروتئین‌ها
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌یار در انتخاب نامزدهای دارویی
• 34. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های طیف‌سنجی جرمی
• 35. روش‌های بهینه‌سازی فرآیندهای تولید در مقیاس آزمایشگاهی
• 36. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در علوم زیستی
• 37. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج پژوهش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
• 38. چالش‌های فنی و راهکارهای توسعه در آزمایشگاه‌های خودکار
• 39. آینده‌نگاری فناوری‌های نوین در داروسازی بومی و دانش‌بنیان
• 40. جمع‌بندی و چشم‌انداز کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی مدرن