کتاب مدل‌سازی دارویی با یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی دارویی با یادگیری عمیق

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: پیش‌بینی رفتار سیستم‌های زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مدخل‌های دارو و داده‌های بیولوژیکی
• 2. معرفی یادگیری عمیق در مدل‌سازی دارویی
• 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنی و کاربرد آن‌ها در شیمی دارویی
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای دنباله‌های مولکولی
• 5. یادگیری نمایش مولکولی
• 6. پیش‌بینی خواص فیزیکی-شیمیایی داروها
• 7. پیش‌بینی حلالیت داروها با استفاده از یادگیری عمیق
• 8. پیش‌بینی زیست‌دستیابی (Bioavailability)
• 9. پیش‌بینی متابولیسم داروها
• 10. پیش‌بینی سمیت داروها
• 11. مدل‌سازی QSAR با شبکه‌های عصبی
• 12. پیش‌بینی فعالیت داروها با استفاده از یادگیری عمیق
• 13. شناسایی اهداف دارویی با یادگیری عمیق
• 14. پیش‌بینی تعاملات دارو-پروتئین
• 15. طراحی دارو بر اساس ساختار پروتئین
• 16. بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 17. یادگیری تقویتی در طراحی دارو
• 18. تولید مولکول‌های جدید با استفاده از شبکه‌های مولد متخاصم (GANs)
• 19. استفاده از Autoencoders در کشف دارو
• 20. مدل‌سازی داده‌های تصویربرداری با استفاده از یادگیری عمیق
• 21. تحلیل تصاویر میکروسکوپی برای غربالگری داروها
• 22. پیش‌بینی اثرات جانبی داروها
• 23. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک (PK/PD)
• 24. تحلیل داده‌های بالینی با استفاده از یادگیری عمیق
• 25. پیش‌بینی پاسخ بیماران به داروها
• 26. شخصی‌سازی درمان با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
• 27. استفاده از داده‌های ژنومیک در مدل‌سازی دارویی
• 28. تحلیل داده‌های پروتئومیک برای شناسایی اهداف دارویی
• 29. استفاده از داده‌های متابولومیک در پیش‌بینی اثرات داروها
• 30. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌سازی دارویی
• 31. مدل‌سازی چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning) در کشف دارو
• 32. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 33. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در مدل‌سازی دارویی
• 34. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق در داروشناسی
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق (Explainable AI)
• 36. مدل‌سازی گراف مولکولی با شبکه‌های عصبی گراف
• 37. استفاده از داده‌های متنی (مانند مقالات علمی) در کشف دارو
• 38. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج اطلاعات دارویی
• 39. مدیریت و آماده‌سازی داده‌های بزرگ در داروشناسی
• 40. استفاده از منابع داده عمومی (Public Databases)
• 41. مفاهیم پایه آمار در مدل‌سازی دارویی
• 42. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری عمیق در داروشناسی
• 43. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در محیط‌های عملیاتی
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری عمیق در داروشناسی
• 45. آینده یادگیری عمیق در کشف و توسعه دارو