کتاب جامع یادگیری عمیق در علوم زیستی: از تحلیل توالی‌های ژنتیکی تا طراحی داروهای نوین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع یادگیری عمیق در علوم زیستی: از تحلیل توالی‌های ژنتیکی تا طراحی داروهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علوم داده در زیست‌شناسی و پزشکی

موضوع میانی: کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های زیستی و کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در زیست‌شناسی محاسباتی و هوش مصنوعی
• 2. نقش یادگیری عمیق در تحول علوم زیستی و داروسازی نوین
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های زیستی و فرمت‌های استاندارد بیوانفورماتیک
• 4. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌های حجیم زیستی
• 5. معماری شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها در علوم زیستی
• 6. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر میکروسکوپی و بافتی
• 7. مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل توالی‌های DNA و RNA
• 8. پیش‌بینی مکان‌های اتصال پروتئین به DNA با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 9. کاربرد مدل‌های بازگشتی و ترنسفورمرها در پردازش متون زیستی و توالی‌های پروتئینی
• 10. مدل‌سازی ساختار سه بعدی پروتئین‌ها با استفاده از هوش مصنوعی
• 11. پیش‌بینی پایداری و تاخوردگی پروتئین‌ها با شبکه‌های عصبی عمیق
• 12. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در تشخیص جهش‌های ژنتیکی و بیماری‌های ارثی
• 13. تحلیل داده‌های توالی‌یابی تک‌سلولی با استفاده از روش‌های یادگیری بدون نظارت
• 14. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد در داده‌های بیان ژن
• 15. مدل‌های مولد برای طراحی مولکول‌های دارویی جدید
• 16. شبیه‌سازی تعاملات پروتئین-لیگاند با شبکه‌های عصبی گراف
• 17. پیش‌بینی سمیت داروها و فارماکوکینتیک با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 18. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی ساختار ترکیبات دارویی
• 19. غربالگری مجازی داروهای نوین با استفاده از یادگیری عمیق
• 20. تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص بیماری‌ها با مدل‌های یادگیری عمیق
• 21. استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی شخصی‌سازی شده و تحلیل داده‌های بیمار
• 22. مدیریت و تحلیل داده‌های کلان زیست‌پزشکی در محیط‌های ابری
• 23. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌های بیماران
• 24. بررسی چالش‌های تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری عمیق زیستی
• 25. ارزیابی دقت و اعتبار مدل‌های محاسباتی در آزمایشگاه‌های زیست‌شناسی
• 26. یکپارچه‌سازی داده‌های چندگانه در زیست‌شناسی سامانه‌ها
• 27. کاربرد یادگیری انتقال در حل مسائل پیچیده زیستی با داده‌های محدود
• 28. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری عمیق زیستی
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• 30. استراتژی‌های آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربردهای بالینی
• 31. معرفی پایگاه‌های داده معتبر زیستی برای آموزش مدل‌ها
• 32. بررسی مطالعات موردی در طراحی داروهای هدفمند با هوش مصنوعی
• 33. آینده‌نگری در توسعه ابزارهای هوش مصنوعی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
• 34. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج حاصل از مدل‌های هوش مصنوعی در پژوهش‌های زیستی