اکسپرس 24
کتاب هوش مصنوعی مولد در شناسایی و بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی

کتاب هوش مصنوعی مولد در شناسایی و بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی

تگ‌ها: AI در داروسازی بهینه‌سازی مولکول دارو توسعه دارو طراحی دارو علوم زیستی فناوری دارویی کشف دارو با هوش مصنوعی هوش مصنوعی دارویی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین دارویی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی مولد در شناسایی و بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی

موضوع کلی: فناوری‌های نوین در علوم زیستی و دارویی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم زیستی و دارویی نوین
  • 2. آشنایی با چالش‌های کشف و توسعه دارو
  • 3. نقش فناوری‌های نوین در صنعت داروسازی
  • 4. مبانی هوش مصنوعی در علوم زیستی
  • 5. مفهوم هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
  • 6. معماری‌های کلیدی هوش مصنوعی مولد
  • 7. شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی (GANs)
  • 8. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار متغیر (VAEs)
  • 9. ترنسفورمرها و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 10. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی مولکول‌های دارویی
  • 11. اصول طراحی مولکول‌های دارویی
  • 12. نقش هوش مصنوعی در تولید مولکول‌های کاندید
  • 13. روش‌های ارزیابی مولکول‌های دارویی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) در تحلیل ساختار
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) در تحلیل توالی
  • 16. پردازش زبان طبیعی (NLP) در علوم دارویی
  • 17. مدل‌های زبانی برای پیش‌بینی خواص مولکولی
  • 18. استفاده از داده‌های زیستی در آموزش مدل‌ها
  • 19. داده‌های پروتئینی و ژنومی
  • 20. داده‌های مولکولی و شیمیایی
  • 21. اهمیت کیفیت و کمیت داده‌ها
  • 22. روش‌های پیش‌پردازش و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 23. مهندسی ویژگی در کشف دارو
  • 24. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در کشف دارو
  • 25. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی مولکول‌ها
  • 26. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تولید مولکول‌های جدید
  • 27. تولید مولکول‌های با خواص مطلوب
  • 28. طراحی مولکول‌های هدفمند
  • 29. تولید مولکول‌های با قابلیت جذب بالا
  • 30. تولید مولکول‌های با سمیت کم
  • 31. بهینه‌سازی مولکول‌های دارویی
  • 32. اصول بهینه‌سازی ساختار-فعالیت (SAR)
  • 33. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود خواص دارویی
  • 34. بهینه‌سازی حلالیت و پایداری مولکول‌ها
  • 35. بهینه‌سازی اتصال به هدف (Target Binding)
  • 36. پیش‌بینی فارماکوکینتیک (PK) و فارماکودینامیک (PD)
  • 37. مدل‌سازی سه‌بعدی مولکول‌ها و پروتئین‌ها
  • 38. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 39. نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی برهم‌کنش دارو-هدف
  • 40. روش‌های ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
  • 41. معیارهای ارزیابی در شناسایی مولکول‌ها
  • 42. معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی مولکول‌ها
  • 43. اعتبارسنجی مدل‌ها با داده‌های تجربی
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کشف دارو
  • 45. مسائل مربوط به تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainability)
  • 46. مسائل مربوط به قابلیت اطمینان مدل‌ها (Reliability)
  • 47. مسائل مربوط به تعمیم‌پذیری مدل‌ها (Generalizability)
  • 48. استانداردهای داده و حریم خصوصی
  • 49. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 50. مقررات ناظر بر داده‌های زیستی و پزشکی
  • 51. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری الگوریتم‌ها
  • 52. نقش هوش مصنوعی در مراحل پیش‌بالینی
  • 53. طراحی مطالعات پیش‌بالینی با کمک هوش مصنوعی
  • 54. پیش‌بینی سمیت دارویی
  • 55. پیش‌بینی اثربخشی دارویی
  • 56. نقش هوش مصنوعی در مراحل بالینی
  • 57. بهینه‌سازی طراحی کارآزمایی‌های بالینی
  • 58. شناسایی بیماران مناسب برای کارآزمایی‌ها
  • 59. پیش‌بینی پاسخ بیمار به درمان
  • 60. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه داروهای شخصی‌سازی شده
  • 61. تعریف داروهای شخصی‌سازی شده
  • 62. استفاده از داده‌های ژنومی و بالینی فردی
  • 63. توسعه داروهای هدفمند برای زیرگروه‌های بیماران
  • 64. هوش مصنوعی در کشف مولکول‌های کوچک
  • 65. هوش مصنوعی در کشف پپتیدها و پروتئین‌ها
  • 66. هوش مصنوعی در کشف آنتی‌بادی‌ها
  • 67. هوش مصنوعی در طراحی واکسن‌ها
  • 68. کاربرد هوش مصنوعی در حوزه زیست‌فناوری دارویی
  • 69. توسعه فرآیندهای زیستی برای تولید داروها
  • 70. بهینه‌سازی مهندسی ژنتیک میکروارگانیسم‌ها
  • 71. پیش‌بینی و کنترل کیفیت محصولات بیودارویی
  • 72. چالش‌های مربوط به داده‌های بزرگ (Big Data) در علوم دارویی
  • 73. ابزارها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی برای کشف دارو
  • 74. نرم‌افزارهای متن‌باز و تجاری
  • 75. پلتفرم‌های ابری برای محاسبات علمی
  • 76. آینده هوش مصنوعی مولد در کشف دارو
  • 77. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی دارویی
  • 78. همکاری بین‌المللی و تبادل دانش
  • 79. نقش هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های توسعه دارو
  • 80. تسریع فرآیند ورود داروها به بازار
  • 81. تأثیر هوش مصنوعی بر سلامت عمومی
  • 82. مطالعات موردی موفق در کاربرد هوش مصنوعی مولد
  • 83. نمونه‌های موفق از کشف مولکول‌های جدید
  • 84. نمونه‌های موفق از بهینه‌سازی داروهای موجود
  • 85. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های هوش مصنوعی دارویی
  • 86. ارزیابی فنی و اقتصادی کاربردهای هوش مصنوعی
  • 87. مسائل مربوط به مالکیت فکری و ثبت اختراع
  • 88. ملاحظات اخلاقی در توسعه داروهای مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 89. نقش هوش مصنوعی در کشف داروهای بیماری‌های نادر
  • 90. توسعه داروهای ضد میکروبی با کمک هوش مصنوعی
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در کشف داروهای ضد سرطانی
  • 92. آینده پژوهش‌های دارویی با رویکرد هوش مصنوعی
  • 93. توسعه نسل جدید الگوریتم‌های مولد
  • 94. ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های دیگر
  • 95. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیشرفته
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی مقاومت دارویی
  • 97. مدل‌سازی مولکولی پیشرفته با هوش مصنوعی
  • 98. پایگاه‌های داده بزرگ برای هوش مصنوعی دارویی
  • 99. اهمیت همکاری میان‌رشته‌ای
  • 100. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.