دوره هوش مصنوعی مولد در طراحی پروتئین‌ها و شبکه‌های تانسوری برای کشف دارو همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی مولد در طراحی پروتئین‌ها و شبکه‌های تانسوری برای کشف دارو

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم زیستی و دارویی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در کشف و طراحی دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: هوش مصنوعی مولد در علوم زیستی
• 2. مبانی هوش مصنوعی مولد
• 3. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 4. خودرمزگذارهای متغیر (VAEs)
• 5. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 6. کاربرد هوش مصنوعی در کشف دارو
• 7. مراحل سنتی کشف دارو
• 8. چالش‌های کشف دارو
• 9. نقش هوش مصنوعی در تسریع کشف دارو
• 10. داده‌های زیستی و دارویی برای هوش مصنوعی
• 11. انواع داده‌ها: ساختار پروتئین، توالی، خواص مولکولی
• 12. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی در داده‌های زیستی
• 13. اهمیت کیفیت داده در مدل‌های مولد
• 14. طراحی پروتئین‌های جدید (De Novo Protein Design)
• 15. مقدمه‌ای بر طراحی پروتئین
• 16. روش‌های سنتی طراحی پروتئین
• 17. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی پروتئین
• 18. مدل‌های مولد برای طراحی توالی پروتئین
• 19. تولید پروتئین با خواص دلخواه
• 20. بهبود پایداری پروتئین با هوش مصنوعی
• 21. مهندسی آنزیم‌ها با استفاده از مدل‌های مولد
• 22. طراحی اپی‌توپ‌های واکسن با هوش مصنوعی
• 23. شبکه‌های تانسوری در علوم زیستی
• 24. مقدمه‌ای بر تانسورها
• 25. عملیات تانسوری پایه
• 26. شبکه‌های تانسوری برای نمایش داده‌های پیچیده
• 27. کاربرد شبکه‌های تانسوری در مدل‌سازی مولکولی
• 28. شبکه‌های تانسوری برای پیش‌بینی برهم‌کنش پروتئین-لیگاند
• 29. مدل‌سازی دینامیک مولکولی با شبکه‌های تانسوری
• 30. شبکه‌های تانسوری در یادگیری ماشین زیستی
• 31. ترکیب هوش مصنوعی مولد و شبکه‌های تانسوری
• 32. طراحی پروتئین با استفاده از شبکه‌های تانسوری مولد
• 33. شبکه‌های تانسوری برای کشف مسیرهای سیگنالینگ
• 34. مدل‌سازی شبکه‌های ژنی با شبکه‌های تانسوری
• 35. یادگیری نمایش‌های فشرده از داده‌های زیستی
• 36. کاربرد در کشف دارو: طراحی مولکول‌های کوچک
• 37. تولید مولکول‌های کاندید دارو با هوش مصنوعی
• 38. پیش‌بینی خواص فارماکولوژیکی مولکول‌ها
• 39. بهینه‌سازی ساختار مولکول برای اثربخشی
• 40. طراحی دارو با هدف مولکولی مشخص
• 41. استفاده از هوش مصنوعی در شیمی ترکیبی
• 42. مدل‌های مولد برای سنتز مولکول‌های دارویی
• 43. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌های دارویی با هوش مصنوعی
• 44. مدل‌سازی اثرات جانبی داروها
• 45. کاربرد در کشف دارو: طراحی پپتیدها و آنتی‌بادی‌ها
• 46. طراحی پپتیدهای درمانی با هوش مصنوعی
• 47. تولید آنتی‌بادی‌های مونوکلونال با هوش مصنوعی
• 48. مهندسی آنتی‌بادی‌ها برای اهداف درمانی
• 49. طراحی پپتیدهای تشخیصی
• 50. کاربرد در کشف دارو: کشف اهداف دارویی
• 51. شناسایی اهداف دارویی جدید با هوش مصنوعی
• 52. مدل‌سازی برهم‌کنش‌های پروتئین-پروتئین
• 53. تحلیل مسیرهای بیماری‌زا
• 54. کاربرد در کشف دارو: پیش‌بینی اثرات دارویی
• 55. پیش‌بینی اثربخشی دارو در مدل‌های حیوانی
• 56. مدل‌سازی پاسخ بیمار به درمان
• 57. هوش مصنوعی مولد در مراحل پیش‌بالینی
• 58. کاربرد در کشف دارو: بهینه‌سازی فرمولاسیون
• 59. پیش‌بینی پایداری فرمولاسیون دارویی
• 60. طراحی سیستم‌های نوین دارورسانی
• 61. کاربرد در کشف دارو: شخصی‌سازی درمان
• 62. هوش مصنوعی در پزشکی دقیق
• 63. طراحی درمان‌های شخصی‌سازی شده
• 64. پیش‌بینی پاسخ فردی به داروها
• 65. مدل‌سازی مولکولی در سلامت
• 66. شبکه‌های تانسوری در پیش‌بینی بیماری
• 67. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بالینی
• 68. طبقه‌بندی و پیش‌بینی بیماری با هوش مصنوعی
• 69. تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک
• 70. شناسایی بیومارکرها با هوش مصنوعی
• 71. کاربرد در کشف دارو: اخلاق و چارچوب نظارتی
• 72. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
• 73. چارچوب‌های نظارتی برای هوش مصنوعی در داروسازی
• 74. تأیید مدل‌های هوش مصنوعی توسط نهادهای نظارتی
• 75. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی دارویی
• 76. ملاحظات امنیتی داده‌های زیستی
• 77. انطباق با قوانین و مقررات در ایران
• 78. چارچوب‌های شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
• 79. اهمیت داده‌های بومی در مدل‌های هوش مصنوعی
• 80. آینده هوش مصنوعی در علوم زیستی و دارویی
• 81. چالش‌های آینده و فرصت‌ها
• 82. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
• 83. نقش هوش مصنوعی در زیست‌فناوری نوین
• 84. همکاری بین‌المللی در هوش مصنوعی دارویی
• 85. نتیجه‌گیری: چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی مولد در کشف دارو