دوره آموزش کاربردی مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدل‌سازی مولکولی با استفاده از شبکه‌های عصبی گراف (GNN)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه

موضوع میانی: کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در شیمی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نمایش گراف در ساختار مولکولی
• 2. اصول پایه در شیمی محاسباتی و پیش‌بینی خواص
• 3. مفاهیم اساسی در نظریه گراف برای شیمی‌دانان
• 4. معرفی ساختار داده‌های مولکولی در یادگیری ماشین
• 5. آشنایی با شبکه‌های عصبی گراف در مدل‌سازی شیمیایی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های مولکولی برای ورودی مدل‌های یادگیری عمیق
• 7. روش‌های کدگذاری ویژگی‌های اتم‌ها و پیوندها
• 8. تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های ساختاری از مولکول‌ها
• 9. اصول پیام‌رسانی در شبکه‌های عصبی گراف
• 10. معماری شبکه‌های عصبی گراف مبتنی بر کانولوشن
• 11. تفاوت شبکه‌های عصبی گراف با شبکه‌های عصبی معمولی
• 12. مدل‌سازی ویژگی‌های فیزیکی-شیمیایی با استفاده از GNN
• 13. پیش‌بینی حلالیت و نقطه جوش ترکیبات آلی
• 14. کاربرد GNN در پیش‌بینی فعالیت بیولوژیکی داروها
• 15. الگوریتم‌های آموزش مدل‌های گراف برای پیش‌بینی سمیت
• 16. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در شیمی
• 17. مقابله با بیش‌برازش در مدل‌سازی مولکولی
• 18. استفاده از پایگاه داده‌های معتبر شیمیایی در آموزش مدل‌ها
• 19. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های شبکه عصبی گراف
• 20. پیاده‌سازی لایه‌های تجمیع در یادگیری گراف‌های مولکولی
• 21. تحلیل و تفسیر پیش‌بینی‌های مدل با روش‌های توضیح‌پذیر
• 22. مدل‌سازی تعاملات پروتئین-لیگاند با شبکه‌های عصبی گراف
• 23. پیش‌بینی پیوندهای شیمیایی با مدل‌های یادگیری عمیق
• 24. استفاده از گراف‌های مولکولی برای طراحی داروهای نوین
• 25. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌سازی مولکول‌های بزرگ
• 26. تکنیک‌های افزایش دقت مدل در مجموعه‌داده‌های محدود
• 27. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ساختار مولکولی
• 28. یکپارچه‌سازی شبیه‌سازی‌های داکینگ با مدل‌های GNN
• 29. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی پایتون برای پردازش گراف‌های شیمیایی
• 30. آماده‌سازی محیط عملیاتی برای اجرای پروژه‌های شیمی محاسباتی
• 31. بررسی موردی پیش‌بینی توزیع الکترونی با مدل‌های گراف
• 32. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای مولکولی
• 33. استفاده از شبکه‌های عصبی گراف در پیش‌بینی واکنش‌های شیمیایی
• 34. معماری‌های پیشرفته در مدل‌های گراف برای پیش‌بینی طیف‌سنجی
• 35. نکات اخلاقی و ضوابط علمی در پژوهش‌های هوش مصنوعی
• 36. گزارش‌نویسی و مستندسازی نتایج مدل‌سازی مولکولی
• 37. ارائه راهکارهای بهبود دقت پیش‌بینی در شرایط آزمایشگاهی
• 38. آینده‌نگاری کاربرد هوش مصنوعی در توسعه مواد جدید
• 39. مرور مقالات کلیدی در حوزه GNN و شیمی محاسباتی
• 40. پروژه نهایی طراحی یک مدل هوشمند برای پیش‌بینی خواص مولکولی