کتاب هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

موضوع کلی: علوم زیستی و پزشکی

موضوع میانی: کاربردهای داده و هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده در زیست‌شناسی
• 2. مبانی یادگیری ماشین در علوم زیستی
• 3. نقش داده‌های زیستی در کشف دارو
• 4. منابع داده‌های زیستی و ژنومیک
• 5. کیفیت داده‌ها و پیش‌پردازش در پروژه‌های دارویی
• 6. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در زیست‌شناسی
• 7. یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی اثرات دارویی
• 8. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای زیستی
• 9. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای کشف دارو
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در زیست‌شناسی
• 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تحلیل تصاویر پزشکی
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های توالی زیستی
• 13. مدل‌های گراف عصبی برای شبکه‌های مولکولی
• 14. کشف اهداف دارویی با استفاده از داده‌های بزرگ
• 15. شناسایی بیومارکرها با روش‌های داده‌محور
• 16. پیش‌بینی اثربخشی داروها با هوش مصنوعی
• 17. مدل‌سازی تعاملات دارو-هدف
• 18. طراحی مولکول‌های دارویی جدید با یادگیری ماشین
• 19. شیمی‌انفورماتیک و کاربرد آن در هوش مصنوعی
• 20. تولید مولکول‌های دارویی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 21. جستجو و غربالگری مجازی کتابخانه‌های مولکولی
• 22. بهینه‌سازی ویژگی‌های دارویی (ADMET)
• 23. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک با یادگیری ماشین
• 24. تحلیل داده‌های بالینی با هوش مصنوعی
• 25. پیش‌بینی پاسخ به درمان در بیماران
• 26. شخصی‌سازی درمان با رویکردهای داده‌محور
• 27. مدیریت و تحلیل داده‌های بالینی در کارآزمایی‌های دارویی
• 28. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی کارآزمایی‌های بالینی
• 29. تحلیل داده‌های پاتولوژی و تصویربرداری پزشکی
• 30. پیش‌بینی پیشرفت بیماری با یادگیری ماشین
• 31. شناسایی عوامل خطر بیماری با داده‌کاوی
• 32. مدل‌سازی سلامت عمومی و اپیدمیولوژی با هوش مصنوعی
• 33. تحلیل داده‌های سلامت الکترونیک (EHR)
• 34. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در حوزه سلامت
• 35. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
• 36. چارچوب‌های قانونی و رگولاتوری برای هوش مصنوعی در داروسازی
• 37. استانداردهای داده و قابلیت همکاری در حوزه سلامت
• 38. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی در زیست‌شناسی
• 39. مدل‌سازی مولکولی و شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
• 40. شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی
• 41. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده
• 42. تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
• 43. زیست‌شناسی سیستمی و نقش آن در کشف دارو
• 44. آنالیز داده‌های فراژنومیک و متاژنومیک
• 45. شناسایی میکروارگانیسم‌ها و نقش آن‌ها در سلامتی
• 46. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متون علمی زیستی
• 47. استخراج اطلاعات از مقالات علمی و پتنت‌ها
• 48. ساخت پایگاه‌های دانش زیستی با استفاده از NLP
• 49. مدیریت کلان‌داده‌ها در تحقیقات زیست‌پزشکی
• 50. ابزارها و پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های زیستی
• 51. تجسم داده‌ها در علوم زیستی
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری در زیست‌شناسی
• 53. مدل‌های خطی و تعمیم‌یافته در تحلیل داده‌های زیستی
• 54. تحلیل بقا و کاربردهای آن در مطالعات بالینی
• 55. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی زیرگروه‌های بیماران
• 56. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد داده‌ها
• 57. انتخاب ویژگی و اهمیت آن در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 59. اعتبارسنجی متقابل و تکنیک‌های آن
• 60. تفسیرپذیری مدل‌ها در هوش مصنوعی زیستی
• 61. مدل‌های قابل توضیح (XAI) در کشف دارو
• 62. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی عدم قطعیت
• 63. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 64. مدل‌سازی اثر جهش‌ها بر عملکرد پروتئین
• 65. شناسایی داروهای مجدد (Drug Repurposing) با داده‌کاوی
• 66. توسعه واکسن با استفاده از هوش مصنوعی
• 67. مدل‌سازی ایمنی‌زایی واکسن
• 68. تحلیل داده‌های حاصل از مطالعات پیش‌بالینی
• 69. کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی بالینی
• 70. بهینه‌سازی دوز دارو با رویکردهای داده‌محور
• 71. پیش‌بینی عوارض جانبی داروها
• 72. نظارت بر ایمنی داروها پس از ورود به بازار
• 73. مدیریت داده‌های حاصل از دستگاه‌های پوشیدنی
• 74. تحلیل داده‌های حاصل از سنجشگرهای زیستی
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های نادر
• 76. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های مزمن
• 77. تحلیل داده‌های حاصل از تصویربرداری مولکولی
• 78. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه ابزارهای تشخیصی
• 79. پیش‌بینی پاسخ به درمان در سرطان
• 80. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های عصبی
• 81. تحلیل داده‌های حاصل از سنجش‌های ایمونولوژیکی
• 82. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی مسیرهای سیگنالینگ سلولی
• 83. مدل‌سازی دینامیک جمعیت‌های سلولی
• 84. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایشگاه‌های خودکار
• 85. هوش مصنوعی و آینده کشف دارو
• 86. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در هوش مصنوعی زیستی
• 87. توسعه همکاری‌های بین‌رشته‌ای در حوزه هوش مصنوعی پزشکی
• 88. آموزش و تربیت نیروی متخصص در هوش مصنوعی زیستی
• 89. اهمیت استانداردسازی در داده‌های زیستی
• 90. نقش هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال
• 91. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود دسترسی به خدمات درمانی
• 92. تأثیر هوش مصنوعی بر اقتصاد سلامت
• 93. آینده پژوهش‌های دارویی با رویکرد داده‌محور
• 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در پزشکی