فلش‌کارت‌های آموزشی مبانی ریاضی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های Policy Gradient در بیوانفورماتیک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی ریاضی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های Policy Gradient در بیوانفورماتیک

موضوع کلی: زیست‌شناسی محاسباتی و تحلیل داده‌های زیستی

موضوع میانی: یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در زیست شناسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و بیوانفورماتیک
• 2. مفاهیم پایه ریاضیات مورد نیاز: جبر خطی
• 3. مفاهیم پایه ریاضیات مورد نیاز: حساب دیفرانسیل و انتگرال
• 4. مفاهیم پایه ریاضیات مورد نیاز: احتمال و آمار
• 5. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 6. مفهوم Policy در یادگیری تقویتی
• 7. معرفی الگوریتم‌های Policy Gradient
• 8. تابع هدف Policy Gradient
• 9. محاسبه گرادیان Policy Gradient
• 10. روش‌های مختلف Policy Gradient: REINFORCE
• 11. روش‌های مختلف Policy Gradient: Actor-Critic
• 12. روش‌های مختلف Policy Gradient: A2C
• 13. روش‌های مختلف Policy Gradient: A3C
• 14. مزایا و معایب الگوریتم‌های Policy Gradient
• 15. پیاده‌سازی الگوریتم REINFORCE با پایتون و TensorFlow/PyTorch
• 16. پیاده‌سازی الگوریتم Actor-Critic با پایتون و TensorFlow/PyTorch
• 17. کاربرد Policy Gradient در بهینه‌سازی طراحی دارو
• 18. کاربرد Policy Gradient در پیش‌بینی ساختار پروتئین
• 19. کاربرد Policy Gradient در تنظیم پارامترهای مدل‌های ژنتیکی
• 20. کاربرد Policy Gradient در طراحی پرایمرهای PCR
• 21. کاربرد Policy Gradient در تحلیل داده‌های RNA-Seq
• 22. کاربرد Policy Gradient در کشف الگوهای ژنتیکی
• 23. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای Policy Gradient
• 24. تکنیک‌های کاهش واریانس در Policy Gradient
• 25. استفاده از Baseline در Policy Gradient
• 26. مقدمه‌ای بر Trust Region Policy Optimization (TRPO)
• 27. مقدمه‌ای بر Proximal Policy Optimization (PPO)
• 28. پیاده‌سازی PPO با پایتون و TensorFlow/PyTorch
• 29. کاربرد PPO در بیوانفورماتیک
• 30. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از Policy Gradient در بیوانفورماتیک
• 31. روش‌های مقابله با فضای حالت بزرگ در Policy Gradient
• 32. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در Policy Gradient
• 33. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در Policy Gradient
• 34. یادگیری انتقال (Transfer Learning) در Policy Gradient برای بیوانفورماتیک
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی چندعاملی (Multi-Agent Reinforcement Learning)
• 36. کاربرد MARL در مدل‌سازی تعاملات پروتئین-پروتئین
• 37. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی (Hierarchical Reinforcement Learning)
• 38. کاربرد HRL در طراحی پروتئین‌های نوظهور
• 39. تفسیرپذیری (Interpretability) الگوریتم‌های Policy Gradient در بیوانفورماتیک
• 40. روش‌های افزایش پایداری الگوریتم‌های Policy Gradient
• 41. آینده یادگیری تقویتی عمیق در بیوانفورماتیک