کتاب یادگیری فعال و تحلیل فضای مولکولی برای طراحی داروهای هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری فعال و تحلیل فضای مولکولی برای طراحی داروهای هوشمند

موضوع کلی: علوم داروسازی و فناوری‌های نوین زیستی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و مدل‌سازی رایانه‌ای در کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی شیمی محاسباتی و نقش هوش مصنوعی در داروسازی نوین
• 2. آشنایی با فضای شیمیایی و اهمیت مدل‌سازی مولکولی
• 3. ساختار داده‌های دارویی و روش‌های نمایش مولکول‌ها
• 4. اصول یادگیری ماشین در پیش‌بینی فعالیت‌های زیستی
• 5. معرفی الگوریتم‌های یادگیری فعال در بهینه‌سازی جستجوی دارویی
• 6. روش‌های استخراج ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی از ساختار مولکول
• 7. مدل‌سازی بر پایه لیگاند و نقش آن در غربالگری مجازی
• 8. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل فضای شیمیایی
• 9. ارزیابی دقت و اعتبار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده دارویی
• 10. کاربرد شبکه‌های عصبی عمیق در تحلیل برهم‌کنش‌های پروتئین-لیگاند
• 11. استراتژی‌های انتخاب نمونه در یادگیری فعال برای کشف دارو
• 12. بهینه‌سازی چندهدفه در طراحی مولکول‌های جدید
• 13. روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل فضای مولکولی پیچیده
• 14. آموزش مدل‌های پیش‌بینی سمیت دارو با استفاده از یادگیری ماشین
• 15. مدل‌سازی فارماکوفور و کاربرد آن در طراحی ساختار-محور
• 16. الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی داربست‌های دارویی
• 17. تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی و نقش آن‌ها در شناسایی اهداف دارویی
• 18. کاربرد یادگیری تقویتی در طراحی مولکول‌های هوشمند
• 19. بررسی استراتژی‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در کشف دارو
• 20. روش‌های تولید مولکولی مبتنی بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 21. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی و تلفیق آن با هوش مصنوعی
• 22. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های یادگیری فعال
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در محیط‌های واقعی آزمایشگاهی
• 24. اصول اخلاق حرفه‌ای در پژوهش‌های دارویی و هوش مصنوعی
• 25. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی خواص فارماکوکینتیک دارو
• 26. مدل‌سازی هوشمند برای پیش‌بینی حلالیت و نفوذپذیری ترکیبات
• 27. روش‌های یادگیری انتقال (Transfer Learning) در داده‌های دارویی محدود
• 28. تحلیل خوشه‌ای برای شناسایی ترکیبات مشابه دارویی
• 29. کاربرد روش‌های آماری در تفسیر نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. یکپارچه‌سازی داده‌های آزمایشگاهی با مدل‌های محاسباتی
• 31. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در صنعت داروسازی ایران
• 32. آینده‌نگاری در طراحی داروهای هوشمند بر پایه هوش مصنوعی