کتاب صوتی مبانی یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های پیچیده زیست‌شناسی و پزشکی شخصی‌سازی شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های پیچیده زیست‌شناسی و پزشکی شخصی‌سازی شده

موضوع کلی: علوم زیست‌فناوری و پزشکی نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های زیستی و کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های کاربرد هوش مصنوعی در علوم زیستی و پزشکی
• 2. آشنایی با انواع داده‌های زیستی و چالش‌های تحلیل آن‌ها
• 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های توالی‌یابی ژنومی
• 4. مدیریت و استانداردسازی داده‌های بالینی و پرونده‌های الکترونیک سلامت
• 5. مبانی آمار زیستی و احتمالات در تحلیل داده‌های پزشکی
• 6. مقدمه‌ای بر یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی بیماری‌ها
• 7. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی زیرگروه‌های بیماری
• 8. استخراج ویژگی از داده‌های پروتئومیکس و متابولومیکس
• 9. کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در تحلیل تصاویر پزشکی
• 10. یادگیری عمیق در تشخیص خودکار ضایعات از تصاویر رادیولوژی
• 11. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ساختار پروتئین‌ها
• 12. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی دوز دارو
• 13. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌های با ابعاد بالا (High-dimensional Data)
• 14. مدل‌سازی پیش‌گویانه برای شناسایی اهداف دارویی جدید
• 15. کاربرد یادگیری ماشین در غربالگری مجازی ترکیبات شیمیایی
• 16. استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی سمیت داروها
• 17. تحلیل شبکه‌های تعاملی پروتئین-پروتئین با استفاده از گراف‌ها
• 18. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی برای درک مسیرهای سیگنال‌دهی
• 19. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای مدل‌های زیستی با داده‌های محدود
• 20. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده در تحلیل داده‌های بیوپسی
• 21. کاربرد الگوریتم‌های تکاملی در بهینه‌سازی طراحی دارو
• 22. مبانی پزشکی شخصی‌سازی‌شده و نقش هوش مصنوعی در آن
• 23. تحلیل داده‌های تک‌سلولی (Single-cell RNA sequencing) با یادگیری ماشین
• 24. یکپارچه‌سازی داده‌های چند‌گانه (Multi-omics Integration)
• 25. روش‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پاسخ بیمار به درمان
• 26. مدل‌های پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌های مزمن بر اساس داده‌های ژنتیکی
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی پزشکی و صیانت از داده‌های بیماران
• 28. پایگاه‌های داده زیستی معتبر و استانداردهای تبادل داده در ایران
• 29. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های بالینی
• 30. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین در مطالعات کارآزمایی بالینی
• 31. شناسایی بیومارکرها با استفاده از الگوریتم‌های انتخاب ویژگی
• 32. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیک
• 33. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در پزشکی (XAI)
• 34. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 35. پروژه‌های عملی: طراحی یک مدل ساده برای تشخیص بیماری
• 36. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند در مراکز درمانی کشور
• 37. آینده‌پژوهی در زمینه هوش مصنوعی و پزشکی دقیق در ایران
• 38. نقش داده‌های بزرگ (Big Data) در تحول صنعت داروسازی داخلی
• 39. هم‌افزایی میان علوم زیستی، مهندسی و اخلاق پزشکی
• 40. جمع‌بندی و مسیرهای پژوهشی نوین در زیست‌فناوری هوشمند