کتاب استخراج ویژگی‌های مولتی‌امیکس با یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج ویژگی‌های مولتی‌امیکس با یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های مولتی‌امیکس و چالش‌های تحلیل آن‌ها
• 2. ژنومیکس: مفاهیم پایه و داده‌های حاصل
• 3. ترانسکریپتومیکس: بررسی بیان ژن‌ها و داده‌های RNA-seq
• 4. پروتئومیکس: مطالعه پروتئین‌ها و داده‌های طیف‌سنجی جرمی
• 5. متابولومیکس: تحلیل متابولیت‌ها و داده‌های NMR/MS
• 6. ادغام داده‌های مولتی‌امیکس: استراتژی‌ها و چالش‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای داده‌های مولتی‌امیکس
• 8. یادگیری نظارت شده: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 9. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 10. انتخاب ویژگی: روش‌های فیلتر، رپر و تعبیه شده
• 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 12. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های ژنومی
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
• 14. Autoencoders برای کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
• 15. Variational Autoencoders (VAE) برای تولید داده‌های مولتی‌امیکس
• 16. Generative Adversarial Networks (GAN) برای تولید داده‌های مصنوعی
• 17. شبکه‌های گراف عصبی (GNN) برای تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
• 18. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مولتی‌امیکس
• 19. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 20. Fine-tuning مدل‌ها برای وظایف خاص مولتی‌امیکس
• 21. Regularization و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 22. روش‌های ارزیابی مدل در مولتی‌امیکس
• 23. Cross-validation و Bootstrap
• 24. متریک‌های ارزیابی برای رگرسیون و طبقه‌بندی
• 25. تحلیل اهمیت ویژگی با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 26. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در مولتی‌امیکس
• 27. روش‌های Visualization برای داده‌های مولتی‌امیکس
• 28. بررسی موردی: تشخیص سرطان با استفاده از داده‌های مولتی‌امیکس
• 29. بررسی موردی: پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از داده‌های مولتی‌امیکس
• 30. بررسی موردی: شناسایی بیومارکرها با استفاده از داده‌های مولتی‌امیکس
• 31. کار با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 32. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 33. پردازش داده‌های گمشده (Missing Value Imputation)
• 34. نرم‌افزارهای کاربردی برای تحلیل داده‌های مولتی‌امیکس
• 35. ابزارهای پایتون برای یادگیری عمیق در مولتی‌امیکس (TensorFlow, PyTorch)
• 36. ابزارهای R برای تحلیل داده‌های مولتی‌امیکس
• 37. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 38. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مولتی‌امیکس (مفاهیم پایه)
• 39. اخلاق و ملاحظات قانونی در تحلیل داده‌های مولتی‌امیکس
• 40. آینده یادگیری عمیق در مولتی‌امیکس