دوره پیش‌بینی عملکرد پروتئین با مدل‌های Sequence-to-Sequence و یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی عملکرد پروتئین با مدل‌های Sequence-to-Sequence و یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زیست‌شناسی محاسباتی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تحلیل توالی‌های پروتئینی و پیش‌بینی عملکرد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیست‌شناسی محاسباتی و مسئله حاشیه‌نویسی عملکرد پروتئین
• 2. ساختار پروتئین و ارتباط آن با عملکرد زیستی
• 3. توالی اسیدهای آمینه و نمایش محاسباتی پروتئین‌ها
• 4. پایگاه‌های داده توالی و عملکرد پروتئین
• 5. استانداردهای حاشیه‌نویسی عملکرد پروتئین
• 6. Gene Ontology و برچسب‌های عملکردی پروتئین
• 7. چالش‌های پیش‌بینی عملکرد از روی توالی
• 8. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل توالی‌های زیستی
• 9. یادگیری عمیق در زیست‌شناسی محاسباتی
• 10. مفهوم Embedding برای نمایش توالی‌های پروتئینی
• 11. Tokenization و تبدیل توالی پروتئین به ورودی مدل
• 12. طراحی داده‌های آموزشی برای مدل‌های توالی‌محور
• 13. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های پروتئینی
• 14. مدیریت توالی‌های با طول متفاوت
• 15. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 16. جلوگیری از نشت داده در مجموعه‌های پروتئینی
• 17. مبانی معماری‌های Sequence-to-Sequence
• 18. Encoder و Decoder در مدل‌های توالی‌به‌توالی
• 19. بردارهای نمایش و فضای نهفته پروتئین
• 20. مدل‌سازی وابستگی‌های بلندمدت در توالی‌ها
• 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای توالی‌های پروتئینی
• 22. LSTM و GRU در تحلیل توالی‌های زیستی
• 23. محدودیت‌های RNN در توالی‌های طولانی
• 24. مکانیزم Attention برای تحلیل توالی پروتئین
• 25. Self-Attention و ارتباط موقعیتی اسیدهای آمینه
• 26. مبانی معماری Transformer
• 27. Encoderهای Transformer برای توالی‌های پروتئینی
• 28. Decoderهای Transformer و تولید توالی
• 29. Positional Encoding در توالی‌های پروتئینی
• 30. ساخت مدل Sequence-to-Sequence برای حاشیه‌نویسی عملکرد
• 31. تعریف ورودی و خروجی مدل برای Function Annotation
• 32. تبدیل برچسب‌های عملکردی به توالی هدف
• 33. آموزش مدل با Teacher Forcing
• 34. تابع هزینه و بهینه‌سازی مدل‌های Seq2Seq
• 35. انتخاب Optimizer و نرخ یادگیری
• 36. Batching و Padding در آموزش توالی‌ها
• 37. Masking برای توالی‌های با طول متفاوت
• 38. تنظیم Hyperparameterهای مدل
• 39. Regularization و کنترل بیش‌برازش
• 40. Dropout و تکنیک‌های افزایش تعمیم‌پذیری
• 41. Early Stopping و انتخاب بهترین مدل
• 42. Transfer Learning در تحلیل توالی پروتئینی
• 43. استفاده از Protein Language Modelها
• 44. استخراج Embedding از مدل‌های ازپیش‌آموزش‌دیده
• 45. Fine-Tuning مدل‌های زبانی پروتئین
• 46. ترکیب Protein Embedding با معماری Seq2Seq
• 47. پیش‌بینی چندبرچسبی عملکرد پروتئین
• 48. مدل‌سازی روابط سلسله‌مراتبی بین برچسب‌های عملکردی
• 49. مدیریت کلاس‌های نامتوازن در داده‌های عملکردی
• 50. استفاده از Negative Sampling در داده‌های پروتئینی
• 51. ارزیابی مدل‌های حاشیه‌نویسی عملکرد پروتئین
• 52. Precision، Recall و F1-Score
• 53. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
• 54. ROC-AUC و PR-AUC در مسائل نامتوازن
• 55. ارزیابی عملکرد در سطح پروتئین و برچسب
• 56. ارزیابی عملکرد برای توابع نادر
• 57. مقایسه مدل‌های Seq2Seq با روش‌های مبتنی بر شباهت توالی
• 58. مقایسه با مدل‌های طبقه‌بندی سنتی
• 59. مقایسه RNN، LSTM و Transformer
• 60. تحلیل Attention برای تفسیر پیش‌بینی‌ها
• 61. شناسایی نواحی مهم توالی در پیش‌بینی عملکرد
• 62. تحلیل خطا و شناسایی الگوهای شکست مدل
• 63. تأثیر طول توالی بر کیفیت پیش‌بینی
• 64. تأثیر کیفیت برچسب‌های عملکردی بر مدل
• 65. تأثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد
• 66. بهینه‌سازی محاسباتی آموزش مدل‌های پروتئینی
• 67. مدیریت حافظه GPU برای مدل‌های توالی‌محور
• 68. افزایش سرعت آموزش و پردازش Batchها
• 69. طراحی Pipeline کامل حاشیه‌نویسی عملکرد پروتئین
• 70. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
• 71. استفاده از مدل برای پیش‌بینی پروتئین‌های جدید
• 72. اعتبارسنجی زیستی پیش‌بینی‌های مدل
• 73. تفسیر محدودیت‌ها و عدم‌قطعیت پیش‌بینی‌ها
• 74. طراحی آزمایش برای ارزیابی مدل در داده‌های مستقل
• 75. پیاده‌سازی یک پروژه کامل Protein Function Annotation
• 76. بهبود مدل با Fine-Tuning و تنظیم Hyperparameter
• 77. مقایسه تجربی معماری‌های مختلف Seq2Seq
• 78. ساخت سامانه عملی پیش‌بینی عملکرد پروتئین