MAPress
کتاب هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

کتاب هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

تگ‌ها: بیوانفورماتیک توسعه دارو داده‌کاوی زیستی علوم داده در سلامت کشف دارو با داده مدل‌سازی زیستی هوش مصنوعی در داروسازی هوش مصنوعی در سلامت یادگیری عمیق در پزشکی یادگیری ماشین در پزشکی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 هوش مصنوعی در کشف دارو: رویکرد داده‌محور

موضوع کلی: علوم زیستی و پزشکی

موضوع میانی: کاربردهای داده و هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده در زیست‌شناسی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 3. نقش داده‌های زیستی در کشف دارو
  • 4. منابع داده‌های زیستی و ژنومیک
  • 5. کیفیت داده‌ها و پیش‌پردازش در پروژه‌های دارویی
  • 6. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در زیست‌شناسی
  • 7. یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی اثرات دارویی
  • 8. یادگیری بدون نظارت برای کشف الگوهای زیستی
  • 9. یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی فرآیندهای کشف دارو
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در زیست‌شناسی
  • 11. شبکه‌های عصبی کانولوشنی در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های توالی زیستی
  • 13. مدل‌های گراف عصبی برای شبکه‌های مولکولی
  • 14. کشف اهداف دارویی با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 15. شناسایی بیومارکرها با روش‌های داده‌محور
  • 16. پیش‌بینی اثربخشی داروها با هوش مصنوعی
  • 17. مدل‌سازی تعاملات دارو-هدف
  • 18. طراحی مولکول‌های دارویی جدید با یادگیری ماشین
  • 19. شیمی‌انفورماتیک و کاربرد آن در هوش مصنوعی
  • 20. تولید مولکول‌های دارویی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 21. جستجو و غربالگری مجازی کتابخانه‌های مولکولی
  • 22. بهینه‌سازی ویژگی‌های دارویی (ADMET)
  • 23. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک با یادگیری ماشین
  • 24. تحلیل داده‌های بالینی با هوش مصنوعی
  • 25. پیش‌بینی پاسخ به درمان در بیماران
  • 26. شخصی‌سازی درمان با رویکردهای داده‌محور
  • 27. مدیریت و تحلیل داده‌های بالینی در کارآزمایی‌های دارویی
  • 28. کاربرد هوش مصنوعی در طراحی کارآزمایی‌های بالینی
  • 29. تحلیل داده‌های پاتولوژی و تصویربرداری پزشکی
  • 30. پیش‌بینی پیشرفت بیماری با یادگیری ماشین
  • 31. شناسایی عوامل خطر بیماری با داده‌کاوی
  • 32. مدل‌سازی سلامت عمومی و اپیدمیولوژی با هوش مصنوعی
  • 33. تحلیل داده‌های سلامت الکترونیک (EHR)
  • 34. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در حوزه سلامت
  • 35. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 36. چارچوب‌های قانونی و رگولاتوری برای هوش مصنوعی در داروسازی
  • 37. استانداردهای داده و قابلیت همکاری در حوزه سلامت
  • 38. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی در زیست‌شناسی
  • 39. مدل‌سازی مولکولی و شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 40. شبیه‌سازی فرآیندهای بیولوژیکی
  • 41. مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده
  • 42. تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
  • 43. زیست‌شناسی سیستمی و نقش آن در کشف دارو
  • 44. آنالیز داده‌های فراژنومیک و متاژنومیک
  • 45. شناسایی میکروارگانیسم‌ها و نقش آن‌ها در سلامتی
  • 46. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متون علمی زیستی
  • 47. استخراج اطلاعات از مقالات علمی و پتنت‌ها
  • 48. ساخت پایگاه‌های دانش زیستی با استفاده از NLP
  • 49. مدیریت کلان‌داده‌ها در تحقیقات زیست‌پزشکی
  • 50. ابزارها و پلتفرم‌های نرم‌افزاری برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 51. تجسم داده‌ها در علوم زیستی
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری در زیست‌شناسی
  • 53. مدل‌های خطی و تعمیم‌یافته در تحلیل داده‌های زیستی
  • 54. تحلیل بقا و کاربردهای آن در مطالعات بالینی
  • 55. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی زیرگروه‌های بیماران
  • 56. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد داده‌ها
  • 57. انتخاب ویژگی و اهمیت آن در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 58. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. اعتبارسنجی متقابل و تکنیک‌های آن
  • 60. تفسیرپذیری مدل‌ها در هوش مصنوعی زیستی
  • 61. مدل‌های قابل توضیح (XAI) در کشف دارو
  • 62. کاربرد شبکه‌های بیزی در مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 63. یادگیری عمیق برای پیش‌بینی ساختار پروتئین
  • 64. مدل‌سازی اثر جهش‌ها بر عملکرد پروتئین
  • 65. شناسایی داروهای مجدد (Drug Repurposing) با داده‌کاوی
  • 66. توسعه واکسن با استفاده از هوش مصنوعی
  • 67. مدل‌سازی ایمنی‌زایی واکسن
  • 68. تحلیل داده‌های حاصل از مطالعات پیش‌بالینی
  • 69. کاربرد هوش مصنوعی در داروسازی بالینی
  • 70. بهینه‌سازی دوز دارو با رویکردهای داده‌محور
  • 71. پیش‌بینی عوارض جانبی داروها
  • 72. نظارت بر ایمنی داروها پس از ورود به بازار
  • 73. مدیریت داده‌های حاصل از دستگاه‌های پوشیدنی
  • 74. تحلیل داده‌های حاصل از سنجشگرهای زیستی
  • 75. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های نادر
  • 76. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های مزمن
  • 77. تحلیل داده‌های حاصل از تصویربرداری مولکولی
  • 78. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه ابزارهای تشخیصی
  • 79. پیش‌بینی پاسخ به درمان در سرطان
  • 80. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای بیماری‌های عصبی
  • 81. تحلیل داده‌های حاصل از سنجش‌های ایمونولوژیکی
  • 82. کاربرد هوش مصنوعی در شناسایی مسیرهای سیگنالینگ سلولی
  • 83. مدل‌سازی دینامیک جمعیت‌های سلولی
  • 84. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایشگاه‌های خودکار
  • 85. هوش مصنوعی و آینده کشف دارو
  • 86. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در هوش مصنوعی زیستی
  • 87. توسعه همکاری‌های بین‌رشته‌ای در حوزه هوش مصنوعی پزشکی
  • 88. آموزش و تربیت نیروی متخصص در هوش مصنوعی زیستی
  • 89. اهمیت استانداردسازی در داده‌های زیستی
  • 90. نقش هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود دسترسی به خدمات درمانی
  • 92. تأثیر هوش مصنوعی بر اقتصاد سلامت
  • 93. آینده پژوهش‌های دارویی با رویکرد داده‌محور
  • 94. مسئولیت‌پذیری در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در پزشکی

📚 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.