سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین برای بازسازی ساختارهای زیستی با استفاده از داده‌های میکروسکوپ الکترونی کرایو (CryoEM)

کتاب یادگیری ماشین برای بازسازی ساختارهای زیستی با استفاده از داده‌های میکروسکوپ الکترونی کرایو (CryoEM)

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 یادگیری ماشین برای بازسازی ساختارهای زیستی با استفاده از داده‌های میکروسکوپ الکترونی کرایو (CryoEM)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم زیستی

موضوع میانی: کاربردهای پیشرفته یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 2. مقدمه‌ای بر میکروسکوپ الکترونی کرایو (CryoEM)
  • 3. پردازش اولیه تصاویر CryoEM
  • 4. شناسایی ذرات در تصاویر CryoEM
  • 5. دسته‌بندی و خوشه‌بندی تصاویر CryoEM
  • 6. بازسازی سه‌بعدی اولیه ساختارها
  • 7. اصول مدل‌سازی ساختارهای زیستی
  • 8. مفاهیم پایه‌ای شبکه‌های عصبی
  • 9. یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر
  • 10. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در CryoEM
  • 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای توالی‌ها
  • 12. کاربرد CNN در تشخیص الگوهای ساختاری
  • 13. کاربرد RNN در تحلیل توالی‌های پروتئینی
  • 14. پیش‌پردازش داده‌های CryoEM برای یادگیری ماشین
  • 15. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 16. افزایش داده (Data Augmentation) در CryoEM
  • 17. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های زیستی
  • 18. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای داده‌های CryoEM
  • 19. نقشه‌برداری تانی‌نزن-ایم (t-SNE) برای بصری‌سازی
  • 20. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 21. یادگیری بازنمایی بدون نظارت (Unsupervised Representation Learning)
  • 22. یادگیری بازنمایی با نظارت (Supervised Representation Learning)
  • 23. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای یادگیری بازنمایی
  • 24. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در علوم زیستی
  • 25. کاربرد GANs برای تولید داده‌های CryoEM مصنوعی
  • 26. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 30. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌ها برای کاربردهای CryoEM
  • 32. بازسازی دقیق ساختارهای سه‌بعدی
  • 33. تکنیک‌های بهبود رزولوشن در بازسازی
  • 34. مدل‌سازی حالت‌های ساختاری پویا
  • 35. شناسایی تغییرات ساختاری پروتئین‌ها
  • 36. تحلیل برهم‌کنش‌های مولکولی
  • 37. پیش‌بینی محل اتصال لیگاندها
  • 38. شناسایی و دسته‌بندی کمپلکس‌های پروتئینی
  • 39. تحلیل ساختارهای بزرگ و پیچیده
  • 40. مدل‌سازی غشاهای سلولی و کمپلکس‌ها
  • 41. کاربرد یادگیری ماشین در داروشناسی
  • 42. پیش‌بینی اثربخشی داروها
  • 43. طراحی دارو با کمک یادگیری ماشین
  • 44. تحلیل داده‌های پروتئومیکس با یادگیری ماشین
  • 45. تحلیل داده‌های ترانسکریپتومیکس با یادگیری ماشین
  • 46. ادغام داده‌های چند-اُمیکسی (Multi-omics Integration)
  • 47. مدل‌سازی مسیرهای سیگنالینگ سلولی
  • 48. یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌ها
  • 49. تحلیل تصاویر پزشکی با یادگیری ماشین
  • 50. کاربرد یادگیری ماشین در ژنتیک
  • 51. تحلیل داده‌های توالی‌یابی DNA
  • 52. شناسایی جهش‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری
  • 53. مدل‌سازی تکامل ساختارهای زیستی
  • 54. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی با یادگیری ماشین
  • 55. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در علوم زیستی
  • 56. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 57. توسعه الگوریتم‌های نوین در CryoEM
  • 58. کاربرد شبکه‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 59. تحلیل شبکه‌های مولکولی با GNNs
  • 60. مدل‌سازی ساختارهای RNA
  • 61. تحلیل دینامیک RNA با یادگیری ماشین
  • 62. تکنیک‌های بصری‌سازی پیشرفته داده‌های CryoEM
  • 63. تجسم ساختارهای سه‌بعدی پیچیده
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. روش‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها (XAI)
  • 66. شناسایی ویژگی‌های مهم در داده‌های CryoEM
  • 67. کاربرد یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک ساختاری
  • 68. پایگاه‌های داده ساختارهای زیستی
  • 69. استخراج اطلاعات از پایگاه‌های داده
  • 70. توسعه ابزارهای نرم‌افزاری برای تحلیل CryoEM
  • 71. استانداردهای داده در علوم زیستی
  • 72. امنیت داده‌های زیستی و حریم خصوصی
  • 73. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در علوم زیستی
  • 74. همکاری بین‌المللی در تحقیقات علوم زیستی
  • 75. چالش‌های موجود در تحلیل داده‌های CryoEM
  • 76. آینده یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 77. یادگیری ماشین برای بازسازی ساختارهای سطحی
  • 78. تحلیل داده‌های میکروسکوپ الکترونی عبوری (TEM)
  • 79. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی آرتیفکت‌ها
  • 80. بهبود الگوریتم‌های خوشه‌بندی در CryoEM
  • 81. مدل‌سازی عدم قطعیت در بازسازی ساختار
  • 82. یادگیری ماشین برای تحلیل ساختارهای درون‌سلولی
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی کانال‌های یونی
  • 84. تحلیل ساختارهای غشایی با یادگیری ماشین
  • 85. مدل‌سازی دینامیک کانال‌های یونی
  • 86. یادگیری ماشین برای بازسازی ساختارهای متغیر
  • 87. شناسایی حالت‌های کم‌تعداد در داده‌های CryoEM
  • 88. تکنیک‌های کاهش نویز در تصاویر CryoEM
  • 89. مدل‌سازی ساختارهای نوظهور
  • 90. کاربرد یادگیری ماشین در مطالعات ساختاری درمانی
  • 91. پایان‌نامه‌های پیشرفته در حوزه CryoEM
  • 92. فرایندهای یادگیری ماشین برای کشف ساختار
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در شبیه‌سازی‌های مولکولی
  • 94. تحلیل داده‌های حاصل از میکروسکوپ‌های پیشرفته
  • 95. مدل‌سازی ساختارهای برهم‌کنش‌کننده
  • 96. کاربرد یادگیری ماشین در پروتئین‌های غشایی
  • 97. پروژه‌های تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی زیستی
  • 98. چشم‌انداز آینده یادگیری ماشین در علوم زیستی

📚 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.