اکسپرس 24
کتاب رمزگشایی ژنوم انسان با یادگیری عمیق: از داده تا دانش

کتاب رمزگشایی ژنوم انسان با یادگیری عمیق: از داده تا دانش

تگ‌ها: AI bioinformatics deep learning gene expression genetics genome genomics machine learning NGS python pytorch tensorflow variant analysis ژنومیکس یادگیری عمیق

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 رمزگشایی ژنوم انسان با یادگیری عمیق: از داده تا دانش

موضوع کلی: بیوانفورماتیک و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در ژنومیکس

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ژنومیکس و چالش‌های آن
  • 2. مروری بر ساختار و عملکرد ژنوم انسان
  • 3. آشنایی با داده‌های ژنومی: انواع و فرمت‌ها
  • 4. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 5. شبکه‌های عصبی مصنوعی: اصول و مفاهیم پایه
  • 6. یادگیری عمیق و داده‌های با ابعاد بالا: چالش‌ها و راهکارها
  • 7. پیش‌پردازش داده‌های ژنومی برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 8. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های ژنومی
  • 9. مدل‌های یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی ژن‌ها
  • 10. مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی بیان ژن
  • 11. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در ژنومیکس
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های ژنومی
  • 13. مدل‌های خودرمزگذار (Autoencoders) برای کاهش ابعاد داده‌های ژنومی
  • 14. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs) در ژنومیکس: تولید داده‌های مصنوعی
  • 15. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در ژنومیکس: استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 16. تحلیل واریانت‌های ژنتیکی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 17. شناسایی مناطق تنظیم‌کننده ژن با یادگیری عمیق
  • 18. پیش‌بینی ساختار پروتئین با استفاده از یادگیری عمیق
  • 19. تحلیل داده‌های توالی‌یابی نسل جدید (NGS) با یادگیری عمیق
  • 20. تشخیص بیماری‌های ژنتیکی با استفاده از یادگیری عمیق
  • 21. پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از یادگیری عمیق
  • 22. کاربرد یادگیری عمیق در داروشناسی ژنومی (Pharmacogenomics)
  • 23. یادگیری عمیق و بیماری‌های پیچیده چندژنی
  • 24. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در ژنومیکس
  • 25. روش‌های بصری‌سازی نتایج یادگیری عمیق در ژنومیکس
  • 26. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای ژنومیکس
  • 27. استفاده از توجه (Attention Mechanisms) در مدل‌های ژنومی
  • 28. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر (Transformers) در ژنومیکس
  • 29. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در ژنومیکس
  • 30. چالش‌های محاسباتی در یادگیری عمیق ژنومی
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های ژنومی
  • 32. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU, TPU) در یادگیری عمیق ژنومی
  • 33. مباحث اخلاقی و ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در ژنومیکس و یادگیری عمیق
  • 34. آینده یادگیری عمیق در ژنومیکس و بیوانفورماتیک
  • 35. مطالعه موردی: تشخیص سرطان با استفاده از یادگیری عمیق
  • 36. مطالعه موردی: شناسایی جهش‌های بیماری‌زا با استفاده از یادگیری عمیق
  • 37. منابع داده ژنومی عمومی و دسترسی به آن‌ها
  • 38. ابزارهای نرم‌افزاری رایج در یادگیری عمیق ژنومی
  • 39. کار با کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری عمیق ژنومی (TensorFlow, PyTorch)
  • 40. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق در ژنومیکس: معیارها و روش‌ها
  • 41. اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های مستقل
  • 42. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل در ژنومیکس
  • 43. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) در ژنومیکس
  • 44. یادگیری عمیق و متاژنومیکس
  • 45. یادگیری عمیق و اپی‌ژنومیکس
  • 46. یادگیری عمیق و بررسی واریانت‌های ساختاری
  • 47. یادگیری عمیق و بررسی تنوع ژنتیکی جمعیت‌ها
  • 48. تحلیل مسیرهای سیگنالینگ با استفاده از یادگیری عمیق
  • 49. پیش‌بینی تعاملات پروتئین-پروتئین با استفاده از یادگیری عمیق
  • 50. کاربرد یادگیری عمیق در پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 51. تحلیل داده‌های میکروبیوم با استفاده از یادگیری عمیق
  • 52. یادگیری عمیق و تکامل ژن‌ها

📚 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.