, ,

کتاب هاب‌های یکپارچه زیست‌فناوری با هوش مصنوعی: شتاب‌دهنده کشف دارو و ارتقای سلامت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب هاب‌های یکپارچه زیست‌فناوری با هوش مصنوعی: شتاب‌دهنده کشف دارو و ارتقای سلامت

موضوع کلی: آینده زیست‌فناوری

موضوع میانی: اکوسیستم‌های هوش مصنوعی محور در زیست‌فناوری

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر بحران نوآوری در تحقیق و توسعه زیستی
  • 2. زیست‌فناوری سنتی: موفقیت‌ها و محدودیت‌های پارادایم یک ژن، یک دارو
  • 3. معرفی مفهوم اکوسیستم‌های یکپارچه زیست‌فناوری
  • 4. هوش مصنوعی به عنوان نیروی محرکه انقلاب در R&D
  • 5. چرا مدل‌های سنتی تحقیق و توسعه دیگر پاسخگو نیستند؟
  • 6. مروری بر مقاله الهام‌بخش: Engineering the Future of R&D
  • 7. اهداف و ساختار دوره: از مبانی تا آینده‌پژوهی
  • 8. بخش اول: ستون‌های اکوسیستم یکپارچه
  • 9. داده: سوخت اکوسیستم‌های زیستی هوشمند
  • 10. انواع داده‌های حجیم (Big Data) در زیست‌فناوری: اُمیکس‌ها (Genomics, Proteomics)
  • 11. اهمیت داده‌های با کیفیت بالا و استانداردهای داده
  • 12. اصول داده‌های FAIR: قابل یافتن، قابل دسترس، قابل تعامل و قابل استفاده مجدد
  • 13. چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌های ناهمگون زیستی
  • 14. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: مغز متفکر اکوسیستم
  • 15. مبانی یادگیری ماشین برای متخصصان زیست‌فناوری
  • 16. یادگیری نظارت‌شده در پیش‌بینی فعالیت‌های بیولوژیکی
  • 17. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوها در داده‌های اُمیکس
  • 18. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن در زیست‌شناسی
  • 19. اتوماسیون و رباتیک: بازوهای اجرایی اکوسیستم
  • 20. سیستم‌های غربالگری با توان بالا (High-Throughput Screening)
  • 21. آزمایشگاه‌های خودران (Self-Driving Labs): مفهوم و معماری
  • 22. نقش رباتیک در افزایش تکرارپذیری و کاهش خطای انسانی
  • 23. زیرساخت محاسباتی: پلتفرم عملیاتی اکوسیستم
  • 24. نقش رایانش ابری (Cloud Computing) در زیست‌فناوری
  • 25. محاسبات با عملکرد بالا (HPC) برای شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 26. معماری نرم‌افزاری برای یکپارچه‌سازی داده، مدل و اتوماسیون
  • 27. بخش دوم: هوش مصنوعی در مراحل اولیه کشف دارو
  • 28. شناسایی و اعتبارسنجی اهداف دارویی با هوش مصنوعی
  • 29. تحلیل داده‌های ژنومیکس و ترانسکریپتومیکس برای کشف اهداف جدید
  • 30. استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استخراج دانش از مقالات علمی
  • 31. مدل‌سازی شبکه‌های بیولوژیکی برای درک مسیرهای بیماری
  • 32. پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها: از AlphaFold تا آینده
  • 33. طراحی و کشف مولکول‌های جدید (Hit Discovery)
  • 34. غربالگری مجازی (Virtual Screening) در مقیاس‌های عظیم
  • 35. طراحی داروی De Novo با مدل‌های مولد (Generative AI)
  • 36. کاربرد شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در طراحی مولکول
  • 37. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در تولید ساختارهای شیمیایی
  • 38. بهینه‌سازی مولکول‌های کاندید (Lead Optimization)
  • 39. پیش‌بینی خواص ADMET با یادگیری ماشین
  • 40. مدل‌سازی رابطه کمی ساختار-فعالیت (QSAR) با هوش مصنوعی
  • 41. بهینه‌سازی چندهدفه مولکول‌ها: افزایش کارایی و کاهش سمیت
  • 42. شیمی‌انفورماتیک و هوش مصنوعی: یک هم‌افزایی قدرتمند
  • 43. بخش سوم: تحول در توسعه پیش‌بالینی و بالینی
  • 44. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده سمیت‌شناسی (In Silico Toxicology)
  • 45. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های مطالعات حیوانی
  • 46. پیش‌بینی نتایج آزمایش‌های پیش‌بالینی قبل از اجرا
  • 47. طراحی بهینه کارآزمایی‌های بالینی با هوش مصنوعی
  • 48. انتخاب و طبقه‌بندی بیماران (Patient Stratification) با یادگیری ماشین
  • 49. پیش‌بینی پاسخ بیماران به درمان
  • 50. کاهش نرخ شکست در کارآزمایی‌های بالینی با تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 51. استفاده از بازوهای کنترل مصنوعی (Synthetic Control Arms)
  • 52. تحلیل داده‌های دنیای واقعی (Real-World Data) و شواهد دنیای واقعی (RWE)
  • 53. استخراج اطلاعات از پرونده‌های الکترونیک سلامت (EHR)
  • 54. کاربرد هوش مصنوعی در فارماکوویژیلانس و نظارت بر ایمنی دارو
  • 55. بخش چهارم: کاربردهای پیشرفته و حوزه‌های نوظهور
  • 56. هوش مصنوعی در توسعه داروهای بیولوژیک (Biologics)
  • 57. طراحی آنتی‌بادی‌ها و پروتئین‌های درمانی با هوش مصنوعی
  • 58. چالش‌های منحصر به فرد داده در حوزه داروهای بیولوژیک
  • 59. مهندسی سلول و ژن‌درمانی با کمک هوش مصنوعی
  • 60. طراحی ناقل‌های ویروسی بهینه (Vector Design)
  • 61. بهینه‌سازی سیستم‌های CRISPR با یادگیری ماشین
  • 62. پزشکی شخصی‌سازی شده: از ژنوم تا درمان
  • 63. توسعه ابزارهای تشخیصی هوشمند مبتنی بر بیومارکرها
  • 64. تحلیل تصاویر پزشکی (پاتولوژی دیجیتال و رادیولوژی) با یادگیری عمیق
  • 65. کاربرد شبکه‌های کانولوشنی (CNN) در تشخیص بیماری‌ها
  • 66. زیست‌شناسی مصنوعی و طراحی مدارهای ژنتیکی
  • 67. بهینه‌سازی مسیرهای متابولیک با الگوریتم‌های هوشمند
  • 68. همزادهای دیجیتال (Digital Twins) در سیستم‌های بیولوژیکی
  • 69. شبیه‌سازی سلول‌ها، بافت‌ها و اندام‌ها
  • 70. پیش‌بینی پاسخ بیمار به درمان با استفاده از همزاد دیجیتال
  • 71. بخش پنجم: ساخت و پیاده‌سازی اکوسیستم یکپارچه
  • 72. استراتژی ساخت یک هاب زیستی یکپارچه: خرید، ساخت یا مشارکت؟
  • 73. ایجاد فرهنگ داده‌محور در سازمان‌های تحقیق و توسعه
  • 74. نقش تیم‌های چند رشته‌ای: دانشمندان داده، مهندسان و زیست‌شناسان
  • 75. چالش‌های فنی در یکپارچه‌سازی سیستم‌های ناهمگون
  • 76. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های رگولاتوری شده
  • 77. اعتبارسنجی و تأیید مدل‌های یادگیری ماشین (Model Validation)
  • 78. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری (XAI) در مدل‌های زیست‌پزشکی
  • 79. امنیت داده‌ها در اکوسیستم‌های زیست‌فناوری
  • 80. حفاظت از حریم خصوصی در داده‌های ژنومی و بالینی
  • 81. بخش ششم: ملاحظات اخلاقی، قانونی و آینده‌پژوهی
  • 82. ملاحظات اخلاقی، قانونی و اجتماعی (ELSI) در زیست‌فناوری هوشمند
  • 83. سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias) در داده‌های سلامت
  • 84. مالکیت داده و مالکیت معنوی در اکتشافات مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 85. چشم‌انداز رگولاتوری برای داروهای توسعه‌یافته با هوش مصنوعی
  • 86. نقش FDA و EMA در ارزیابی ابزارهای مبتنی بر AI/ML
  • 87. آینده نیروی کار در زیست‌فناوری: مهارت‌های مورد نیاز فردا
  • 88. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید زیستی (Biomanufacturing 4.0)
  • 89. هوش مصنوعی در کنترل کیفیت و بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 90. نقش هوش مصنوعی در پاسخ به همه‌گیری‌های آینده
  • 91. مدل‌سازی شیوع بیماری‌ها و تسریع در ساخت واکسن
  • 92. دموکراتیزه کردن کشف دارو با پلتفرم‌های ابری
  • 93. آینده تحقیق و توسعه: به سوی آزمایشگاه‌های کاملاً خودران
  • 94. حلقه بسته (Closed-Loop) تحقیق: از فرضیه تا آزمایش و یادگیری خودکار
  • 95. هوش مصنوعی به عنوان یک همکار علمی، نه فقط یک ابزار
  • 96. چالش‌های پیش رو: از محدودیت‌های محاسباتی تا پذیرش سازمانی
  • 97. مطالعه موردی: شرکت‌های پیشرو در ساخت اکوسیستم‌های یکپارچه
  • 98. جمع‌بندی نهایی و نقشه راه برای آینده زیست‌فناوری

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب هاب‌های یکپارچه زیست‌فناوری با هوش مصنوعی: شتاب‌دهنده کشف دارو و ارتقای سلامت”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا