اکسپرس 24
کتاب جامع کاربرد هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: از داده‌کاوی تا طراحی مولکول

کتاب جامع کاربرد هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: از داده‌کاوی تا طراحی مولکول

تگ‌ها: ADMET prediction AI in drug discovery AI-driven clinical trials bioinformatics cheminformatics computational chemistry deep learning molecular design drug development pipeline drug repurposing generative models machine learning for pharmaceuticals pharmaceutical data science precision medicine regulatory AI virtual screening

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 جامع کاربرد هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو: از داده‌کاوی تا طراحی مولکول

موضوع کلی: هوش مصنوعی در کشف دارو

موضوع میانی: تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای طراحی و توسعه دارو

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم داروسازی
  • 2. آشنایی با داده‌های شیمیایی و بیولوژیکی: فرمت‌ها، پایگاه‌ها و استانداردها
  • 3. پیش‌پردازش و تمیز کردن داده‌های مولکولی برای مدل‌سازی
  • 4. مهندسی ویژگی‌های مولکولی: فیچرهای فیزیکوشیمیایی، توپولوژیک و گرافی
  • 5. معرفی کیموانفورماتیکس و ابزارهای متن‌باز (RDKit، Open Babel، Chembl)
  • 6. مبانی یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی فعالیت بیولوژیک
  • 7. الگوریتم‌های کلاسیک: رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان در QSAR
  • 8. ارزیابی مدل‌ها: معیارهای رگرسیون و کلاسیفیکیشن، اعتبارسنجی متقاطع
  • 9. یادگیری عمیق مقدماتی: شبکه‌های عصبی چندلایه برای داده‌های مولکولی
  • 10. شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) برای نمایش مولکول‌ها
  • 11. معماری‌های پیشرفته GNN: Graph Attention Networks، Message Passing Neural Networks
  • 12. یادگیری انتقالی و پیش‌آموزش روی داده‌های بزرگ شیمیایی (ChEMBL، PubChem)
  • 13. مدل‌سازی مولکولی با SMILES و SELFIES: RNN، Transformer و BERT مولکولی
  • 14. مدل‌های مولد (Generative Models): VAE، GAN، Diffusion Models برای طراحی مولکول جدید
  • 15. بهینه‌سازی مولکول با یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 16. اسکرینگ مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی: اولویت‌بندی کتابخانه‌های ترکیبات
  • 17. پیش‌بینی خواص ADMET با مدل‌های چندوظیفه (Multi-task Learning)
  • 18. ترکیب داده‌های اومیکس (Transcriptomics، Proteomics) برای شناسایی اهداف دارویی
  • 19. شناسایی هدف دارویی با یادگیری عمیق: Target Fishing و Deorphanization
  • 20. طراحی دارو مبتنی بر ساختار (Structure-Based Drug Design) با docking و AI
  • 21. پیش‌بینی هم‌افزایی پروتئین-لیگاند با شبکه‌های عصبی سه‌بعدی
  • 22. یادگیری 연합 (Federated Learning) برای داده‌های حساس داروسازی
  • 23. تفسیرپذیری مدل‌ها: SHAP، Integrated Gradients، Attention Visualization
  • 24. مدیریت عدم قطعیت: Monte Carlo Dropout، Ensembles، Bayesian Neural Networks
  • 25. استراتژی‌های یادگیری فعال (Active Learning) برای کاهش هزینه آزمایشگاهی
  • 26. پیش‌بینی سمیت و اثرات جانبی با داده‌های بالینی و پیش‌بالینی
  • 27. بازیابی دارو (Drug Repurposing) با شبکه‌های عصبی گرافی و گراف دانش
  • 28. ترکیب داده‌های واقعی‌جهان (Real-World Evidence) در خط لوله کشف دارو
  • 29. طراحی مولکول‌های چندهدفه (Multi-objective Optimization) با الگوریتم‌های تکاملی و AI
  • 30. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای استخراج دانش از متون علمی
  • 31. اتوماسیون خط لوله کشف دارو: MLOps، CI/CD، و оркеستراسیون workflow
  • 32. معیارهای مقایسه مدل‌ها در مسابقات (MoleculeNet، Therapeutics Data Commons)
  • 33. مطالعات موردی: موفقیت‌های اخیر AI در داروهای ضدسرطان، عفونی و عصبی
  • 34. اعتبارسنجی آزمایشگاهی و بالینی پیش‌بینی‌های AI
  • 35. چالش‌های داده: ناهمگونی، نापایداری، و thiên향 در داده‌های داروسازی
  • 36. اخلاق، حریم خصوصی و تنظيمات در کاربرد AI برای دارو
  • 37. ملكية فکری، حق اختراع و مسائل حقوقی مدل‌های مولد
  • 38. مقیاس‌پذیری محاسباتی: GPU، TPU، و محاسبات ابری برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 39. استفاده از کوانتوم محاسبه و AI برای شبیه‌سازی مولکولی
  • 40. پیش‌بینی مسیرهای سنتز (Retrosynthesis) با مدل‌های ترنسفرمر
  • 41. ادغام شبکه‌های عصبی گرافی با دینامیک مولکولی (MD) برای دقت بیشتر
  • 42. یادگیری خودنظارت (Self-supervised Learning) روی داده‌های بی‌برچسب شیمیایی
  • 43. مدل‌سازی دینامیک پروتئین با AlphaFold و مشتقات آن برای طراحی دارو
  • 44. طراحی داروهای پیپتیدی و آنتی‌بادی با هوش مصنوعی
  • 45. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و فرمولاسیون با AI
  • 46. پایش ایمنی دارو پس از بازار (Pharmacovigilance) با یادگیری ماشین
  • 47. تحلیل اقتصاد سلامت و تحلیل هزینه-فایده مدل‌های AI در توسعه دارو
  • 48. راهکارهای استقرار مدل در محیط‌های GxP و رگولاتوری
  • 49. آموزش مدل‌های چندمدال (Multimodal) ترکیب تصویر، توالی و گراف
  • 50. استفاده از داده‌های تک سلولی (Single-cell) برای الطب دقیق و دارو
  • 51. پیش‌بینی مقاومت دارویی و استراتژی‌های ترکیبی با AI
  • 52. توسعه پلتفرم‌های No-code/Low-code برای محققان غیربرنامه‌نویس
  • 53. معیارهای FAIR در مدیریت داده‌های AI برای داروسازی
  • 54. همکاری بین‌دسیپلیplinری: شیمی، بیولوژی، علوم داده و مهندسی نرم‌افزار
  • 55. آینده‌ی هوش مصنوعی در کشف دارو: روندها، فرصت‌ها و چالش‌های آتی

📚 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.