کتاب جامع شبیه‌سازی داده‌های توالی‌یابی تک‌سلولی با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مولد (GANs) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع شبیه‌سازی داده‌های توالی‌یابی تک‌سلولی با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی مولد (GANs)

موضوع کلی: علوم زیستی محاسباتی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری و شبکه‌های مولد در تحلیل داده‌های زیستی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی توالی‌یابی تک‌سلولی و چالش‌های آماری داده‌های زیستی
  • 2. ساختار داده‌های بیان ژن و پیش‌پردازش آماری
  • 3. توزیع‌های آماری حاکم بر شمارش‌های توالی‌یابی تک‌سلولی
  • 4. مدل‌سازی آماری نویز تکنیکال و زیستی در داده‌های تک‌سلولی
  • 5. مفاهیم پایه در شبکه‌های عصبی مولد و معماری GAN
  • 6. توابع هزینه و چالش‌های همگرایی در آموزش مدل‌های مولد
  • 7. معرفی شبکه‌های تنظیم‌کننده ژنی و اهمیت آن‌ها در زیست‌شناسی سیستم‌ها
  • 8. تلفیق دانش بیولوژیک در طراحی معماری شبکه‌های عصبی
  • 9. شبیه‌سازی پروفایل‌های بیان ژن با استفاده از مدل‌های احتمالی
  • 10. روش‌های استخراج ویژگی و کاهش ابعاد در داده‌های تک‌سلولی
  • 11. مبانی نظری شبکه‌های عصبی مولد علی (Causal GANs)
  • 12. تحلیل علیت در شبکه‌های تنظیم‌کننده ژنی
  • 13. مدل‌سازی اثرات مداخله‌ای در سیستم‌های زیستی با یادگیری ماشین
  • 14. پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌های RNA-Seq تک‌سلولی
  • 15. پیاده‌سازی مدل‌های مولد برای شبیه‌سازی جمعیت‌های سلولی
  • 16. ارزیابی کیفیت داده‌های شبیه‌سازی شده در مقایسه با داده‌های واقعی
  • 17. استفاده از شبکه‌های مولد برای بهبود خوشه‌بندی سلول‌ها
  • 18. تخمین مسیرهای تمایز سلولی با استفاده از مدل‌های شبیه‌سازی
  • 19. کاربرد شبکه‌های عصبی در بازسازی شبکه‌های تنظیم‌کننده ژنی
  • 20. پیاده‌سازی عملیاتی GAN برای تولید داده‌های مصنوعی بیان ژن
  • 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های مولد داده‌های زیستی
  • 22. تحلیل پایداری مدل‌های مولد در مواجهه با داده‌های نویزدار
  • 23. ارزیابی دقت مدل در حفظ ساختار همبستگی ژن‌ها
  • 24. استفاده از شبکه‌های مولد در تحلیل داده‌های چندگانه (Multi-omics)
  • 25. چالش‌های محاسباتی در شبیه‌سازی مقیاس بزرگ داده‌های تک‌سلولی
  • 26. اعتبارسنجی زیستی داده‌های تولید شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی
  • 27. کاربرد مدل‌سازی آماری در پیش‌بینی پاسخ‌های دارویی تک‌سلولی
  • 28. یکپارچه‌سازی داده‌های تک‌سلولی از پلتفرم‌های مختلف با استفاده از GAN
  • 29. اخلاق در پردازش داده‌های زیستی و رعایت حریم خصوصی داده‌های انسانی
  • 30. آینده‌نگری در استفاده از هوش مصنوعی برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده زیستی
تگ‌ها: Causal GANs بیوانفورماتیک بیولوژی محاسباتی تحلیل داده‌های RNA-Seq توالی‌یابی تک‌سلولی شبکه تنظیم ژنی شبکه‌های مولد رقابتی مدل‌سازی داده‌های زیستی هوش مصنوعی در پزشکی یادگیری عمیق در بیولوژی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.