اکسپرس 24
کتاب یادگیری عمیق برای تحلیل توالی‌های ژنومی

کتاب یادگیری عمیق برای تحلیل توالی‌های ژنومی

تگ‌ها: Deep Learning Genomics بیوانفورماتیک تحلیل توالی DNA توالی یابی ژنوم داده‌کاوی ژنتیک ژنتیک محاسباتی ژنومیکس هوش مصنوعی زیست‌شناسی یادگیری عمیق یادگیری ماشین زیستی

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 یادگیری عمیق برای تحلیل توالی‌های ژنومی

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر بیوانفورماتیک و داده‌کاوی
  • 2. مبانی آمار برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 3. مقدمه‌ای بر توالی‌یابی نسل جدید (NGS)
  • 4. فرمت‌های رایج داده‌های ژنومی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌های NGS
  • 6. کنترل کیفیت داده‌های توالی‌یابی
  • 7. هم‌ترازی توالی‌ها (Sequence Alignment)
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 9. یادگیری نظارت شده در بیوانفورماتیک
  • 10. رگرسیون خطی و کاربرد آن در ژنومیک
  • 11. ماشین بردار پشتیبان (SVM) و تشخیص الگو در داده‌های ژنومی
  • 12. درخت‌های تصمیم و اهمیت ویژگی‌ها
  • 13. یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 15. خوشه‌بندی K-میانگین
  • 16. کاهش ابعاد داده‌ها: PCA
  • 17. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 19. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 20. Convolutional Neural Networks (CNN) برای تحلیل توالی‌ها
  • 21. Recurrent Neural Networks (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های سری زمانی زیستی
  • 22. Long Short-Term Memory (LSTM) برای پیش‌بینی توالی
  • 23. Autoencoders و یادگیری بازنمایی
  • 24. انتقال یادگیری در بیوانفورماتیک
  • 25. مدل‌های زبانی برای توالی‌های ژنومی
  • 26. Word Embeddings و کاربرد آن‌ها در ژنومیک
  • 27. مقدمه‌ای بر Attention Mechanisms
  • 28. Transformer Networks و کاربرد آن‌ها در داده‌های ژنومی
  • 29. تحلیل توالی‌های DNA با استفاده از CNN
  • 30. تشخیص موتاسیون‌های ژنی با استفاده از DNN
  • 31. پیش‌بینی بیان ژن با استفاده از RNN
  • 32. شناسایی عناصر تنظیمی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 33. تحلیل واریانت‌های ژنتیکی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 34. پیش‌بینی ساختار پروتئین با استفاده از یادگیری عمیق
  • 35. شناسایی پروتئین‌های تعاملی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 36. یادگیری تقویتی در بیوانفورماتیک
  • 37. بهینه‌سازی دارو با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. طبقه‌بندی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های ژنومی
  • 39. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها با استفاده از یادگیری عمیق
  • 40. تحلیل داده‌های میکروبیوم با استفاده از یادگیری ماشین
  • 41. یادگیری ماشین برای تصویربرداری زیستی
  • 42. تحلیل داده‌های پروتئومیکس با استفاده از یادگیری ماشین
  • 43. یادگیری ماشین برای متابولومیکس
  • 44. مدل‌سازی شبکه‌های ژنی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 45. تحلیل مسیرهای متابولیکی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 46. استفاده از یادگیری ماشین در داروشناسی ژنومی
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل تفسیر (Explainable AI)
  • 48. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 49. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 50. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های مستقل
  • 51. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 52. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشین در حوزه ژنومیک
  • 53. منابع داده‌های ژنومی عمومی
  • 54. ابزارهای رایج یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 55. مقدمه‌ای بر پایتون برای بیوانفورماتیک
  • 56. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک
  • 57. کاربرد TensorFlow در تحلیل داده‌های ژنومی
  • 58. کاربرد PyTorch در تحلیل داده‌های ژنومی
  • 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین
  • 60. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل در بیوانفورماتیک
  • 61. یادگیری ماشین در تشخیص سرطان
  • 62. یادگیری ماشین در مطالعه بیماری‌های ژنتیکی
  • 63. یادگیری ماشین در توسعه داروهای جدید
  • 64. یادگیری ماشین و شخصی‌سازی درمان
  • 65. آینده یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک

📚 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.