دوره پیش‌بینی پروتئین با یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی پروتئین با یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی پیشرفته و مقیاس‌بندی آن

موضوع میانی: هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های حاصل از مطالعات زیست‌شناسی تکاملی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. پیش‌بینی ساختار پروتئین با شبکه‌های عصبی
• 2. مبانی بیوشیمیایی پروتئین‌ها
• 3. ساختار اولیه، ثانویه و سوم پروتئین
• 4. روش‌های تجربی تعیین ساختار پروتئین
• 5. بانک‌های اطلاعاتی ساختار پروتئین
• 6. آشنایی با فرمت‌های فایل‌های ساختار پروتئین (PDB, CIF)
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
• 8. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 9. یادگیری عمیق و معماری‌های مختلف آن
• 10. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پروتئین‌ها
• 12. شبکه‌های Long Short-Term Memory (LSTM) برای دنباله‌های پروتئینی
• 13. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های پیش‌بینی پروتئین
• 14. شبکه‌های Residual برای آموزش شبکه‌های عمیق‌تر
• 15. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) و ساختار پروتئین
• 16. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های پروتئینی برای یادگیری عمیق
• 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های پروتئینی
• 18. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 19. معیارهای ارزیابی RMSD، GDT_TS و TM-score
• 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق
• 21. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 22. استفاده از Dropout در شبکه‌های عصبی برای پروتئین‌ها
• 23. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 24. مدل‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین مبتنی بر فاصله
• 25. مدل‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین مبتنی بر زاویه
• 26. استفاده از اطلاعات تکاملی در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 27. چندین توالی هم‌ترازی (Multiple Sequence Alignment) و پروفایل‌های پوزیشنی
• 28. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA, t-SNE) برای داده‌های پروتئینی
• 29. پیش‌بینی نواحی ساختاری پروتئین (Secondary Structure Prediction)
• 30. پیش‌بینی حلالیت پروتئین
• 31. پیش‌بینی تعاملات پروتئین-پروتئین
• 32. پیش‌بینی جایگاه‌های اتصال لیگاند به پروتئین
• 33. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 34. پیش‌بینی ساختار پروتئین‌های غشایی
• 35. پیش‌بینی ساختار پروتئین‌های بدون ساختار مشخص
• 36. پیش‌بینی ساختار کمپلکس‌های پروتئینی
• 37. استفاده از محاسبات ابری برای آموزش مدل‌های بزرگ پیش‌بینی پروتئین
• 38. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 39. کاربردهای پیش‌بینی ساختار پروتئین در کشف دارو
• 40. کاربردهای پیش‌بینی ساختار پروتئین در مهندسی پروتئین
• 41. آینده‌ی پیش‌بینی ساختار پروتئین با یادگیری عمیق
• 42. بررسی مقالات جدید در حوزه پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 43. ابزارهای متن‌باز برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین