کتاب طراحی هوشمند دارو: مدلسازی و تولید ساختارهای مولکولی با یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی هوشمند دارو: مدلسازی و تولید ساختارهای مولکولی با یادگیری عمیق
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پایه
موضوع میانی: مدلهای مولد گراف و کاربرد آنها در شیمی محاسباتی
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی هوش مصنوعی در شیمی محاسباتی و داروسازی نوین
- 2. ساختار دادههای مولکولی و نمایش گراف در یادگیری ماشین
- 3. پیشپردازش ساختارهای شیمیایی برای مدلهای یادگیری عمیق
- 4. مفاهیم پایه در نظریه گراف برای مدلسازی مولکولی
- 5. معرفی مدلهای مولد در یادگیری عمیق و کاربرد در شیمی
- 6. شبکههای عصبی گراف و نقش آنها در استخراج ویژگیهای مولکولی
- 7. معماری رمزگذار-رمزگشا برای تولید ساختارهای شیمیایی
- 8. مدلسازی فضای نهفته برای توزیع ترکیبات دارویی
- 9. توابع هزینه و بهینهسازی در تولید گرافهای مولکولی
- 10. تولید ساختارهای مولکولی با استفاده از مدلهای احتمالی
- 11. ارزیابی تنوع و اعتبار شیمیایی مولکولهای تولید شده
- 12. پیادهسازی شبکههای عصبی بازگشتی در توالیبندی مولکولی
- 13. استفاده از مدلهای مولد برای پیشبینی ویژگیهای فیزیکوشیمیایی
- 14. روشهای یادگیری نیمهنظارتی در طراحی ترکیبات دارویی
- 15. بهینهسازی چندهدفه در طراحی هوشمند دارو
- 16. کاربرد مدلهای مولد در شناسایی لیگاندها و گیرندههای زیستی
- 17. مدیریت محدودیتهای شیمیایی در تولید ساختارهای پایدار
- 18. اعتبارسنجی مدلهای مولد با استفاده از پایگاههای داده دارویی
- 19. تکنیکهای افزایش دقت در مدلسازی برهمکنش دارو و پروتئین
- 20. شبیهسازی دینامیک مولکولی و تلفیق آن با یادگیری عمیق
- 21. پیادهسازی الگوریتمهای یادگیری تقویتی در بهینهسازی مولکولی
- 22. تحلیل خوشهای فضای شیمیایی برای شناسایی پیشسازهای دارویی
- 23. کاربرد مدلهای مولد گراف در پیشبینی سمیت ترکیبات شیمیایی
- 24. روشهای کاهش ابعاد در تحلیل فضای ویژگیهای مولکولی
- 25. استفاده از مدلهای مولد برای بهینهسازی خواص فارماکوکینتیک
- 26. معماریهای پیشرفته در شبکههای عصبی گراف برای شیمی
- 27. چالشهای محاسباتی در تولید ساختارهای مولکولی بزرگ
- 28. یکپارچهسازی دادههای آزمایشگاهی با مدلهای پیشبینی هوشمند
- 29. اخلاق در پژوهشهای هوش مصنوعی و کاربردهای دارویی
- 30. فرآیندهای استاندارد در توسعه دارو با رویکرد محاسباتی
- 31. بررسی موردی طراحی مولکولهای هدفمند با یادگیری عمیق
- 32. ارائه گزارش و تفسیر نتایج مدلهای هوش مصنوعی در شیمی
- 33. آینده هوش مصنوعی در تسریع فرآیند کشف داروهای جدید
تگها:
Deep Generative Models
بیوانفورماتیک
شیمی محاسباتی
طراحی هوشمند دارو
مدلسازی مولکولی
مدلهای مولد گراف
هوش مصنوعی در داروسازی
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین در شیمی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.