اکسپرس 24
کتاب هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

کتاب هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

تگ‌ها: بیوانفورماتیک توسعه دارو داده‌کاوی زیستی علوم داده در سلامت کشف دارو با داده مدل‌سازی زیستی هوش مصنوعی در داروسازی هوش مصنوعی در سلامت یادگیری عمیق در پزشکی یادگیری ماشین در پزشکی

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 در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

موضوع کلی: علوم زیستی و پزشکی

موضوع میانی: کاربردهای داده و هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده در زیست‌شناسی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 3. نقش داده‌های زیستی در کشف دارو
  • 4. منابع داده‌های زیستی و ژنومیک
  • 5. کیفیت داده‌ها و پیش‌پردازش در پروژه‌های دارویی
  • 6. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در زیست‌شناسی
  • 7. یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی اثرات دارویی
  • 8. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای زیستی
  • 9. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای کشف دارو
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در زیست‌شناسی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های توالی زیستی
  • 13. مدل‌های گراف عصبی برای شبکه‌های مولکولی
  • 14. کشف اهداف دارویی با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 15. شناسایی بیومارکرها با روش‌های داده‌محور
  • 16. پیش‌بینی اثربخشی داروها با هوش مصنوعی
  • 17. مدل‌سازی تعاملات دارو-هدف
  • 18. طراحی مولکول‌های دارویی جدید با یادگیری ماشین
  • 19. شیمی‌انفورماتیک و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 20. تولید مولکول‌های دارویی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 21. جستجو و غربالگری مجازی کتابخانه‌های مولکولی
  • 22. بهینه‌سازی ویژگی‌های دارویی (ADMET)
  • 23. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک با یادگیری ماشین
  • 24. تحلیل داده‌های بالینی با هوش مصنوعی
  • 25. پیش‌بینی پاسخ به درمان در بیماران
  • 26. شخصی‌سازی درمان با رویکردهای داده‌محور
  • 27. مدیریت و تحلیل داده‌های بالینی در کارآزمایی‌های دارویی
  • 28. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی کارآزمایی‌های بالینی
  • 29. تحلیل داده‌های پاتولوژی و تصویربرداری پزشکی
  • 30. پیش‌بینی پیشرفت بیماری با یادگیری ماشین
  • 31. شناسایی عوامل خطر بیماری با داده‌کاوی
  • 32. مدل‌سازی سلامت عمومی و اپیدمیولوژی با هوش مصنوعی
  • 33. تحلیل داده‌های سلامت الکترونیک (EHR)
  • 34. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در حوزه سلامت
  • 35. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 36. چارچوب‌های قانونی و رگولاتوری برای هوش مصنوعی در داروسازی
  • 37. استانداردهای داده و قابلیت همکاری در حوزه سلامت
  • 38. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی در زیست‌شناسی
  • 39. مدل‌سازی مولکولی و شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 40. شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی
  • 41. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده
  • 42. تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
  • 43. زیست‌شناسی سیستمی و نقش آن در کشف دارو
  • 44. آنالیز داده‌های فراژنومیک و متاژنومیک
  • 45. شناسایی میکروارگانیسم‌ها و نقش آن‌ها در سلامتی
  • 46. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متون علمی زیستی
  • 47. استخراج اطلاعات از مقالات علمی و پتنت‌ها
  • 48. ساخت پایگاه‌های دانش زیستی با استفاده از NLP
  • 49. مدیریت کلان‌داده‌ها در تحقیقات زیست‌پزشکی
  • 50. ابزارها و پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 51. تجسم داده‌ها در علوم زیستی
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری در زیست‌شناسی
  • 53. مدل‌های خطی و تعمیم‌یافته در تحلیل داده‌های زیستی
  • 54. تحلیل بقا و کاربردهای آن در مطالعات بالینی
  • 55. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی زیرگروه‌های بیماران
  • 56. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 57. انتخاب ویژگی و اهمیت آن در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. اعتبارسنجی متقابل و تکنیک‌های آن
  • 60. تفسیرپذیری مدل‌ها در هوش مصنوعی زیستی
  • 61. مدل‌های قابل توضیح (XAI) در کشف دارو
  • 62. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 63. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
  • 64. مدل‌سازی اثر جهش‌ها بر عملکرد پروتئین
  • 65. شناسایی داروهای مجدد (Drug Repurposing) با داده‌کاوی
  • 66. توسعه واکسن با استفاده از هوش مصنوعی
  • 67. مدل‌سازی ایمنی‌زایی واکسن
  • 68. تحلیل داده‌های حاصل از مطالعات پیش‌بالینی
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی بالینی
  • 70. بهینه‌سازی دوز دارو با رویکردهای داده‌محور
  • 71. پیش‌بینی عوارض جانبی داروها
  • 72. نظارت بر ایمنی داروها پس از ورود به بازار
  • 73. مدیریت داده‌های حاصل از دستگاه‌های پوشیدنی
  • 74. تحلیل داده‌های حاصل از سنجشگرهای زیستی
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های نادر
  • 76. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های مزمن
  • 77. تحلیل داده‌های حاصل از تصویربرداری مولکولی
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه ابزارهای تشخیصی
  • 79. پیش‌بینی پاسخ به درمان در سرطان
  • 80. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های عصبی
  • 81. تحلیل داده‌های حاصل از سنجش‌های ایمونولوژیکی
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی مسیرهای سیگنالینگ سلولی
  • 83. مدل‌سازی دینامیک جمعیت‌های سلولی
  • 84. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایشگاه‌های خودکار
  • 85. هوش مصنوعی و آینده کشف دارو
  • 86. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در هوش مصنوعی زیستی
  • 87. توسعه همکاری‌های بین‌رشته‌ای در حوزه هوش مصنوعی پزشکی
  • 88. آموزش و تربیت نیروی متخصص در هوش مصنوعی زیستی
  • 89. اهمیت استانداردسازی در داده‌های زیستی
  • 90. نقش هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود دسترسی به خدمات درمانی
  • 92. تأثیر هوش مصنوعی بر اقتصاد سلامت
  • 93. آینده پژوهش‌های دارویی با رویکرد داده‌محور
  • 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در پزشکی

📚 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.