کتاب پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین‌ها با یادگیری عمیق و TorchProtein

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین‌ها با یادگیری عمیق و TorchProtein

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی در زیست‌شناسی محاسباتی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تحلیل ساختار و برهم‌کنش پروتئین‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی برهم‌کنش پروتئین-پروتئین
  • 2. اهمیت پیش‌بینی تعاملات پروتئینی در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 3. انواع برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین
  • 4. شبکه‌های برهم‌کنش پروتئینی و کاربردهای آن‌ها
  • 5. داده‌های زیستی موردنیاز برای پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
  • 6. منابع داده و پایگاه‌های اطلاعاتی تعاملات پروتئینی
  • 7. ساخت مجموعه‌داده برای یادگیری ماشین
  • 8. برچسب‌گذاری نمونه‌های تعامل و عدم تعامل
  • 9. مسئله طبقه‌بندی در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
  • 10. چالش عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های پروتئینی
  • 11. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های پروتئینی
  • 12. نمایش توالی پروتئین برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 13. استخراج ویژگی از توالی اسیدهای آمینه
  • 14. نمایش پروتئین با Embedding
  • 15. نمایش ساختاری پروتئین‌ها
  • 16. ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی اسیدهای آمینه
  • 17. استخراج ویژگی‌های جفت پروتئین‌ها
  • 18. معماری‌های یادگیری عمیق برای تعاملات پروتئینی
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای توالی پروتئین
  • 20. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای مدل‌سازی توالی
  • 21. LSTM و GRU در تحلیل توالی‌های پروتئینی
  • 22. مکانیزم Attention در مدل‌سازی پروتئین‌ها
  • 23. Transformerها برای نمایش پروتئین
  • 24. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده پروتئینی
  • 25. انتقال یادگیری در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
  • 26. مبانی TorchProtein و اکوسیستم آن
  • 27. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه TorchProtein
  • 28. ساختار داده و مفاهیم اصلی در TorchProtein
  • 29. بارگذاری داده‌های پروتئینی در TorchProtein
  • 30. ساخت Pipeline پردازش داده در TorchProtein
  • 31. تبدیل توالی پروتئین به ورودی مدل
  • 32. ساخت نمونه‌های آموزشی تعامل پروتئینی
  • 33. تعریف Dataset و DataLoader برای داده‌های پروتئینی
  • 34. ساخت مدل پیش‌بینی تعامل با TorchProtein
  • 35. انتخاب معماری مناسب برای جفت پروتئین‌ها
  • 36. طراحی تابع امتیازدهی تعاملات پروتئینی
  • 37. آموزش مدل با داده‌های تعامل پروتئینی
  • 38. تنظیم Batch Size و پارامترهای آموزش
  • 39. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 40. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم‌های Gradient-based
  • 41. مدیریت Overfitting در مدل‌های پروتئینی
  • 42. Regularization و Dropout در مدل‌های پیش‌بینی
  • 43. تنظیم ابرپارامترهای مدل
  • 44. اعتبارسنجی مدل روی داده‌های زیستی
  • 45. تقسیم‌بندی صحیح داده‌های پروتئینی برای آموزش و آزمون
  • 46. جلوگیری از Data Leakage در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
  • 47. ارزیابی مدل با Accuracy و Precision
  • 48. Recall و F1-Score در پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
  • 49. ROC-AUC و PR-AUC برای ارزیابی مدل
  • 50. تنظیم آستانه تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی تعامل
  • 51. تحلیل خطاهای مدل
  • 52. مقایسه مدل‌های مختلف پیش‌بینی تعاملات پروتئینی
  • 53. Baselineهای کلاسیک برای مقایسه عملکرد
  • 54. پیش‌بینی تعاملات پروتئینی جدید و ناشناخته
  • 55. استفاده از مدل برای رتبه‌بندی تعاملات احتمالی
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق پروتئینی
  • 57. تحلیل Attention و ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی
  • 58. تحلیل حساسیت نسبت به تغییرات توالی پروتئین
  • 59. بررسی اثر جهش‌های پروتئینی بر پیش‌بینی تعامل
  • 60. ترکیب اطلاعات توالی و ساختار پروتئین
  • 61. مدل‌سازی تعاملات چندپروتئینی
  • 62. مقیاس‌پذیری آموزش روی مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 63. شتاب‌دهی آموزش با GPU
  • 64. مدیریت حافظه در پردازش داده‌های پروتئینی
  • 65. طراحی Pipeline کامل از داده تا پیش‌بینی
  • 66. ذخیره و بارگذاری مدل آموزش‌دیده
  • 67. استفاده از مدل برای استنتاج روی داده‌های جدید
  • 68. اعتبارسنجی زیستی نتایج پیش‌بینی
  • 69. ساخت یک پروژه عملی پیش‌بینی تعامل پروتئین-پروتئین
  • 70. عیب‌یابی Pipeline و مدل‌های TorchProtein
  • 71. بهبود عملکرد مدل در سناریوهای واقعی

📚 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.