دوره کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده‌های زیستی و پیشرفت‌های داروسازی نوین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در تحلیل داده‌های زیستی و پیشرفت‌های داروسازی نوین

موضوع کلی: علوم زیستی و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در علوم پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیوانفورماتیک و نقش مدل‌های زبانی در تحلیل داده‌های زیستی
• 2. آشنایی با معماری ترنسفورمر و کاربرد آن در توالی‌های زیستی
• 3. پیش‌پردازش داده‌های ژنومیک و پروتئومیک برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. کاربرد مدل‌های زبانی در پیش‌بینی ساختار سوم پروتئین‌ها
• 5. مدل‌سازی توالی‌های DNA و RNA با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در شناسایی موتیف‌های تنظیمی ژنوم
• 7. تحلیل بیان ژن در سطح تک‌سلولی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. استخراج ویژگی‌های بیوشیمیایی از توالی‌های اسید آمینه
• 9. کاربرد مدل‌های زبانی در پیش‌بینی برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین
• 10. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده تغییرات جهشی و اثرات آن بر پایداری پروتئین
• 11. طراحی پروتئین‌های نوترکیب با استفاده از مدل‌های مولد زبانی
• 12. نقش هوش مصنوعی در شناسایی جایگاه‌های اتصال دارو به گیرنده
• 13. غربالگری مجازی ترکیبات دارویی با استفاده از یادگیری عمیق
• 14. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و پیش‌بینی سمیت داروها در مراحل اولیه
• 15. کاربرد مدل‌های زبانی در تحلیل متون مقالات زیست‌پزشکی و استخراج دانش
• 16. یکپارچه‌سازی داده‌های چندمقیاسی در مطالعات بیوانفورماتیکی
• 17. روش‌های ارزیابی دقت مدل‌های زبانی در پیش‌بینی‌های زیستی
• 18. ملاحظات اخلاقی و استانداردهای پژوهش‌های زیستی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 19. مدیریت و امنیت داده‌های زیستی در سامانه‌های هوشمند
• 20. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی‌شده و تشخیص بیماری‌ها
• 21. مدل‌های زبانی در تحلیل مسیرهای متابولیک و شبکه‌های زیستی
• 22. چالش‌های محاسباتی و سخت‌افزاری در پردازش داده‌های حجیم زیستی
• 23. آینده‌پژوهی در توسعه داروهای نوین با فناوری‌های هوش مصنوعی
• 24. بهینه‌سازی توالی‌های نوکلئوتیدی برای تولید زیستی پروتئین‌ها
• 25. تحلیل تکاملی توالی‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 26. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی نشانگرهای زیستی بیماری‌های صعب‌العلاج
• 27. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در تحلیل داده‌های با برچسب کم
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 29. به‌کارگیری هوش مصنوعی در طراحی واکسن‌های نسل جدید
• 30. استفاده از مدل‌های زبانی در تفسیر داده‌های توالی‌یابی نسل جدید
• 31. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های پیچیده زیستی
• 32. هم‌افزایی داده‌های زیستی و بالینی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. اخلاق در توسعه و کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی کشور
• 34. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های پایتون در بیوانفورماتیک مدرن
• 35. تحلیل آماری و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج پژوهش‌های بیوانفورماتیکی
• 37. چشم‌انداز فناوری‌های نوین در زیست‌فناوری و داروسازی ایران