دوره شتاب‌دهی به فرآیندهای داروسازی با هوش مصنوعی؛ از مدل‌سازی مولکولی تا بهینه‌سازی ترکیبات دارویی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به فرآیندهای داروسازی با هوش مصنوعی؛ از مدل‌سازی مولکولی تا بهینه‌سازی ترکیبات دارویی

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

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های مولد (Generative AI) در طراحی و کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در علوم زیستی و داروسازی
• 2. چالش‌های کنونی در فرآیند کشف و توسعه دارو
• 3. مفاهیم پایه در شیمی محاسباتی و مدل‌سازی مولکولی
• 4. معرفی مدل‌های مولد در یادگیری ماشین
• 5. بازنمایی دیجیتال مولکول‌ها و ساختارهای شیمیایی
• 6. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی ویژگی‌های دارویی
• 7. مدل‌های مولد مبتنی بر گراف در شیمی
• 8. استفاده از خودرمزگذارها برای تولید ساختارهای جدید
• 9. شبکه‌های مولد رقابتی در طراحی مولکول‌های دارویی
• 10. مدل‌های زبانی در توالی‌یابی پروتئین‌ها و طراحی دارو
• 11. بهینه‌سازی چندهدفه در فضای شیمیایی
• 12. پیش‌بینی برهم‌کنش‌های پروتئین و لیگاند با هوش مصنوعی
• 13. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی به کمک هوش مصنوعی
• 14. مدل‌های پیش‌بینی فارماکوکینتیک و سمیت
• 15. غربالگری مجازی در مقیاس بزرگ با استفاده از مدل‌های مولد
• 16. کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه دارویی با فناوری‌های نوین
• 17. الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی ترکیبات دارویی
• 18. ارزیابی تنوع و تازگی در مولکول‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی
• 19. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی داروهای هدفمند
• 20. مدیریت کلان‌داده‌ها در پایگاه‌های داده شیمیایی و زیستی
• 21. تلفیق داده‌های تجربی آزمایشگاهی با مدل‌های پیش‌بینی
• 22. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت و داروسازی
• 23. رعایت استانداردهای ایمنی و کیفیت در داروسازی دیجیتال
• 24. نقش هوش مصنوعی در شخصی‌سازی درمان‌های دارویی
• 25. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در صنایع دارویی ایران
• 26. یکپارچه‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی در چرخه تحقیق و توسعه
• 27. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های مولد در داروسازی
• 28. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید دارو با سیستم‌های هوشمند
• 29. تحلیل مسیرهای سنتز شیمیایی به کمک یادگیری ماشین
• 30. فرآیند انتقال از مدل‌سازی رایانه‌ای به مطالعات پیش‌بالینی
• 31. رفع خطاهای احتمالی در مدل‌های پیش‌بینی ساختاری
• 32. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی بهینه دارو
• 33. تجزیه و تحلیل خوشه‌ای در شناسایی اهداف دارویی جدید
• 34. مدل‌سازی اثرات جانبی داروها با الگوریتم‌های هوشمند
• 35. استفاده از هوش مصنوعی در بازطراحی داروهای موجود
• 36. مدیریت مالکیت معنوی و داده‌های دارویی در محیط‌های دیجیتال
• 37. چالش‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی در آزمایشگاه‌ها
• 38. توسعه داروها برای بیماری‌های نادر با استفاده از مدل‌های مولد
• 39. هم‌افزایی میان متخصصان داروسازی و مهندسان هوش مصنوعی
• 40. گزارش‌نویسی و مستندسازی علمی در پروژه‌های داروسازی دیجیتال