دوره رمزگشایی ژنوم انسان با یادگیری عمیق: از داده تا دانش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره رمزگشایی ژنوم انسان با یادگیری عمیق: از داده تا دانش

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در ژنومیکس

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ژنومیکس و چالش‌های آن
• 2. مروری بر ساختار و عملکرد ژنوم انسان
• 3. آشنایی با داده‌های ژنومی: انواع و فرمت‌ها
• 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول و مفاهیم پایه
• 6. یادگیری عمیق و داده‌های با ابعاد بالا: چالش‌ها و راهکارها
• 7. پیش‌پردازش داده‌های ژنومی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 8. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های ژنومی
• 9. مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی ژن‌ها
• 10. مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی بیان ژن
• 11. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در ژنومیکس
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های ژنومی
• 13. مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders) برای کاهش ابعاد داده‌های ژنومی
• 14. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs) در ژنومیکس: تولید داده‌های مصنوعی
• 15. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در ژنومیکس: استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 16. تحلیل واریانت‌های ژنتیکی با استفاده از یادگیری عمیق
• 17. شناسایی مناطق تنظیم‌کننده ژن با یادگیری عمیق
• 18. پیش‌بینی ساختار پروتئین با استفاده از یادگیری عمیق
• 19. تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS) با یادگیری عمیق
• 20. تشخیص بیماری‌های ژنتیکی با استفاده از یادگیری عمیق
• 21. پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از یادگیری عمیق
• 22. کاربرد یادگیری عمیق در داروشناسی ژنومی (Pharmacogenomics)
• 23. یادگیری عمیق و بیماری‌های پیچیده چندژنی
• 24. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در ژنومیکس
• 25. روش‌های بصری‌سازی نتایج یادگیری عمیق در ژنومیکس
• 26. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای ژنومیکس
• 27. استفاده از توجه (Attention Mechanisms) در مدل‌های ژنومی
• 28. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformers) در ژنومیکس
• 29. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ژنومیکس
• 30. چالش‌های محاسباتی در یادگیری عمیق ژنومی
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های ژنومی
• 32. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU) در یادگیری عمیق ژنومی
• 33. مباحث اخلاقی و ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در ژنومیکس و یادگیری عمیق
• 34. آینده یادگیری عمیق در ژنومیکس و بیوانفورماتیک
• 35. مطالعه موردی: تشخیص سرطان با استفاده از یادگیری عمیق
• 36. مطالعه موردی: شناسایی جهش‌های بیماری‌زا با استفاده از یادگیری عمیق
• 37. منابع داده ژنومی عمومی و دسترسی به آن‌ها
• 38. ابزارهای نرم‌افزاری رایج در یادگیری عمیق ژنومی
• 39. کار با کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری عمیق ژنومی (TensorFlow, PyTorch)
• 40. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق در ژنومیکس: معیارها و روش‌ها
• 41. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های مستقل
• 42. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل در ژنومیکس
• 43. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) در ژنومیکس
• 44. یادگیری عمیق و متاژنومیکس
• 45. یادگیری عمیق و اپی‌ژنومیکس
• 46. یادگیری عمیق و بررسی واریانت‌های ساختاری
• 47. یادگیری عمیق و بررسی تنوع ژنتیکی جمعیت‌ها
• 48. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ با استفاده از یادگیری عمیق
• 49. پیش‌بینی تعاملات پروتئین-پروتئین با استفاده از یادگیری عمیق
• 50. کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی شخصی‌سازی شده
• 51. تحلیل داده‌های میکروبیوم با استفاده از یادگیری عمیق
• 52. یادگیری عمیق و تکامل ژن‌ها