دوره آموزش جامع مدل‌های ترنسفورمر برای پیش‌بینی ساختار و خواص ترکیبات شیمیایی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌های ترنسفورمر برای پیش‌بینی ساختار و خواص ترکیبات شیمیایی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل ساختارهای مولکولی و شیمی محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در شیمی محاسباتی و مدل‌سازی مولکولی
• 2. معرفی ساختار ترنسفورمر و مکانیزم توجه در تحلیل داده‌های علمی
• 3. روش‌های نمایش مولکول‌ها به صورت متن و توالی‌های شیمیایی
• 4. بررسی ساختار فایل‌های SMILES و نقش آن‌ها در یادگیری ماشین
• 5. پیش‌پردازش داده‌های ساختاری برای ورود به مدل‌های ترنسفورمر
• 6. مفهوم توکن‌بندی در داده‌های مولکولی و تفاوت آن با توکن‌بندی زبانی
• 7. معماری ترنسفورمرهای انکودر-محور در پیش‌بینی خواص فیزیکوشیمیایی
• 8. تحلیل وابستگی‌های دوربرد در پیوندهای شیمیایی با مکانیزم توجه
• 9. آموزش مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای درک فضای شیمیایی
• 10. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر بدون استفاده از پیش‌فرض‌های ساختار گراف
• 11. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق شیمیایی
• 12. تحلیل ماتریس توجه برای استخراج اطلاعات ساختاری مولکول
• 13. پیش‌بینی هندسه سه بعدی مولکول‌ها با استفاده از مدل‌های زبانی
• 14. ارزیابی دقت مدل‌های ترنسفورمر در مقایسه با روش‌های کلاسیک شیمی کوانتومی
• 15. تخمین انرژی‌های پیوندی و پایداری ترمودینامیکی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. کاربرد ترنسفورمرها در پیش‌بینی فعالیت بیولوژیکی ترکیبات دارویی
• 17. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های مدل‌های مبتنی بر توجه
• 18. استفاده از روش‌های یادگیری انتقالی در شیمی محاسباتی
• 19. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌های مولکولی
• 20. ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه داده‌های استاندارد شیمیایی
• 21. چالش‌های محاسباتی در کار با مولکول‌های بزرگ و پلیمرها
• 22. یکپارچه‌سازی دانش شیمی در مدل‌های ترنسفورمر از طریق توابع هزینه
• 23. اصول اخلاقی و الزامات قانونی در استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات دارویی
• 24. مدیریت داده‌های حجیم شیمیایی در محیط‌های آزمایشگاهی و پژوهشی
• 25. روش‌های مصورسازی خروجی مدل‌های ترنسفورمر در تحلیل ساختاری
• 26. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی خواص با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 27. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در شبیه‌سازی واکنش‌های شیمیایی
• 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای ویژگی‌های مولکولی
• 29. نقش هوش مصنوعی در تسریع کشف مواد جدید با رویکرد بومی
• 30. ارائه گزارش علمی و مستندسازی نتایج حاصل از مدل‌های هوش مصنوعی