فلش‌کارت‌های آموزشی کشف حالات سلولی با یادگیری بدون نظارت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف حالات سلولی با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت در بیولوژی
• 2. اهمیت کشف حالات سلولی در تحقیقات زیستی
• 3. مروری بر داده‌های تک‌سلولی (Single-Cell Data)
• 4. چالش‌های تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 5. پیش‌پردازش داده‌های تک‌سلولی: نرمال‌سازی
• 6. پیش‌پردازش داده‌های تک‌سلولی: حذف نویز
• 7. روش‌های کاهش ابعاد: PCA (تحلیل مولفه‌های اصلی)
• 8. PCA برای داده‌های تک‌سلولی: گام به گام
• 9. ارزیابی نتایج PCA
• 10. روش‌های کاهش ابعاد: t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)
• 11. t-SNE برای داده‌های تک‌سلولی: گام به گام
• 12. ارزیابی نتایج t-SNE
• 13. روش‌های کاهش ابعاد: UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)
• 14. UMAP برای داده‌های تک‌سلولی: گام به گام
• 15. ارزیابی نتایج UMAP
• 16. خوشه‌بندی: اصول و مفاهیم
• 17. خوشه‌بندی K-Means برای حالات سلولی
• 18. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 19. انتخاب معیار فاصله مناسب برای خوشه‌بندی
• 20. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی: شاخص‌های داخلی
• 21. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی: شاخص‌های خارجی
• 22. شناسایی نشانگرهای سلولی (Cell Markers)
• 23. تحلیل افتراقی بیان ژن (Differential Gene Expression Analysis)
• 24. ادغام خوشه‌ها و شناسایی حالات سلولی جدید
• 25. تحلیل مسیرهای زیستی (Pathway Analysis)
• 26. تحلیل غنی‌سازی ژنی (Gene Set Enrichment Analysis)
• 27. کشف حالات سلولی با استفاده از Autoencoders
• 28. Autoencoders واریانسی (Variational Autoencoders - VAEs)
• 29. کشف حالات سلولی با استفاده از GANs (Generative Adversarial Networks)
• 30. ارزیابی مدل‌های تولیدی در کشف حالات سلولی
• 31. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری بدون نظارت
• 32. انتخاب روش مناسب بر اساس نوع داده و سوال تحقیق
• 33. کاربرد یادگیری بدون نظارت در ایمونولوژی
• 34. کاربرد یادگیری بدون نظارت در سرطان‌شناسی
• 35. کاربرد یادگیری بدون نظارت در علوم اعصاب
• 36. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری بدون نظارت در بیولوژی
• 37. منابع داده‌های تک‌سلولی عمومی
• 38. ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های تک‌سلولی
• 39. مفاهیم پیشرفته در خوشه‌بندی
• 40. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) برای حالات سلولی
• 41. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در کشف حالات سلولی
• 42. تفسیرپذیری نتایج یادگیری بدون نظارت
• 43. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌ها
• 44. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای داده‌های بزرگ
• 45. روش‌های اعتبارسنجی (Validation) نتایج
• 46. ارائه نتایج کشف حالات سلولی
• 47. مستندسازی و بازتولیدپذیری (Reproducibility)
• 48. آینده یادگیری بدون نظارت در بیولوژی تک‌سلولی