لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای بیوانفورماتیک و علوم زیستی
- آخرین آپدیت
دانلود Learn Generative AI for Bioinformatics and Life Sciences
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
گردشهای کاری عملی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ژنومیک، RNA-seq، تحلیل واریانتها و پژوهشهای علمی
درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد و مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و چگونگی بهکارگیری ایمن آنها در تحقیقات بیوانفورماتیک و علوم زیستی.
تفکیک دقیق بین وظایفی که هوش مصنوعی در آنها مفید است (برنامهریزی، تفسیر، گزارشنویسی) و وظایفی که نباید در آنها استفاده شود (همترازی توالیها، محاسبات آماری).
طراحی خط لولههای (Pipelines) کامل و تکرارپذیر بیوانفورماتیک (RNA-seq، ChIP-seq و تحلیل واریانت) با استفاده از جریانهای کاری لینوکس به کمک هوش مصنوعی.
تولید، اعتبارسنجی و رفع خطای اسکریپتهای Bash و Python با پشتیبانی هوش مصنوعی، ضمن حفظ نظارت کامل انسانی و دقت علمی.
تفسیر بیولوژیکی نتایج RNA-seq، ChIP-seq و تحلیل واریانت با استفاده از مهندسی پرامپت ساختاریافته، بدون ارائه ادعاهای ناایمن یا بالینی.
تبدیل خروجیهای بیوانفورماتیک به گزارشهای علمی حرفهای، شامل بخشهای متدولوژی، نتایج، بحث، شرح تصاویر و خلاصهها.
ساخت کتابخانههای پرامپت قابل استفاده مجدد برای تولید خط لوله، رفع خطا، تفسیر و گزارشنویسی در پروژههای بیوانفورماتیک.
شناسایی و پیشگیری از توهمات هوش مصنوعی (Hallucinations)، ادعاهای بیولوژیکی نادرست و ریسکهای تکرارپذیری در جریانهای کاری علمی.
بهکارگیری روشهای اخلاقی، شفاف و مطابق با استانداردهای مجلات علمی هنگام استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات دانشگاهی و مقالات.
طراحی آزمایشها و فرضیات بیولوژیکی معنادار با پشتیبانی هوش مصنوعی، با رعایت محدودیتهای تجربی، آماری و اخلاقی.
استفاده از هوش مصنوعی برای کمک در نوشتن گرنتها، تدوین پروپوزال و توجیه متدولوژی، ضمن حفظ اعتبار علمی.
یکپارچهسازی موثر هوش مصنوعی با لینوکس، پایتون و ابزارهای بیوانفورماتیک در محیطهای پژوهشی واقعی.
پیش نیازها: این دوره برای مبتدیان طراحی شده و نیازی به پیشزمینه پیشرفته در برنامهنویسی یا هوش مصنوعی نیست.
درک پایه از زیستشناسی یا علوم زیستی (مفاهیم زیستشناسی مولکولی، ژنتیک یا بیوتکنولوژی).
آشنایی با اصطلاحات NGS (مانند FASTQ, BAM, RNA-seq) مفید است اما ضروری نیست.
مهارتهای بسیار ابتدایی در استفاده از کامپیوتر (کار با فایلها، پوشهها و نرمافزارها).
هوش مصنوعی بهسرعت در حال متحول کردن بیوانفورماتیک است، اما استفاده صحیح، ایمن و موثر از آن در تحقیقات بیولوژیکی مستلزم چیزی فراتر از پرسیدن سوالات ساده است.
این دوره یک راهنمای کامل و کاربردی برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در بیوانفورماتیک و ژنومیک است که تمرکز ویژهای بر RNA-seq، تحلیل واریانت، توسعه خط لوله، تفسیر نتایج و گزارشنویسی علمی دارد. شما خواهید آموخت که هوش مصنوعی در کجا واقعاً ارزش افزوده ایجاد میکند، در کجا نباید به آن اعتماد کرد و چگونه AI را با لینوکس، پایتون و ابزارهای استاندارد بیوانفورماتیک ترکیب کنید تا جریانهای کاری پژوهشی خود را سرعت ببخشید.
به جای جایگزینی ابزارهای بیوانفورماتیک، این دوره به شما میآموزد چگونه از هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار پژوهشی برای طراحی آزمایش، تولید خط لوله، رفع خطا، تفسیر بیولوژیکی، توسعه فرضیه و نگارش علمی حرفهای استفاده کنید، در حالی که تکرارپذیری، دقت و اخلاق علمی را حفظ مینمایید.
از طریق مثالهای عملی، مطالعات موردی واقعی، کتابخانههای پرامپت ساختاریافته و پروژههای نهایی، شما جریانهای کاری مبتنی بر AI را خواهید ساخت که منعکسکننده نحوه انجام واقعی تحقیقات بیوانفورماتیک در محیطهای دانشگاهی و صنعتی است.
این یک دوره صرفاً تئوری نیست.
شما با موارد زیر کار خواهید کرد:
سناریوهای واقعی RNA-seq و ژنومیک
مثالهای گامبهگام مهندسی پرامپت
تمرینات تولید خط لوله و رفع خطا
تفسیر خروجیهای بیولوژیکی واقعی
گزارشنویسی علمی با کمک هوش مصنوعی
مطالعات موردی منعکس کننده جریانهای کاری واقعی پژوهشی
شما خواهید دید که هوش مصنوعی در مواجهه با پرامپتهای خوب در مقابل پرامپتهای ضعیف چگونه رفتار میکند، توهمات چگونه ظاهر میشوند، خطاها از کجا نشأت میگیرند و چگونه میتوان آنها را به صورت سیستماتیک شناسایی و اصلاح کرد.
هدف ما اتوماسیون برای صرفاً اتوماسیون نیست؛ هدف، دستیابی به تمرینات بیوانفورماتیک در سطح حرفهای است.
چه دانشجو باشید، چه پژوهشگر یا متخصص، این دوره شما را به مهارتهای آیندهمحور مجهز میکند تا سریعتر کار کنید، شفافتر فکر کنید و نتایج بیوانفورماتیک خود را با اعتماد به نفس و بدون قربانی کردن دقت علمی، منتقل نمایید.
این دوره وعده میانبر نمیدهد؛ بلکه وعده شفافیت، ساختار، مسئولیتپذیری و رشد حرفهای را میدهد.
اگر میخواهید از هوش مصنوعی به روش درست، با اعتماد به نفس، اخلاق و اعتبار علمی در بیوانفورماتیک استفاده کنید، این دوره برای شما ساخته شده است.
سرفصل ها و درس ها
مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد در علوم زیستی
Introduction to Generative AI in Life Sciences
هوش مصنوعی مولد چیست
What Is Generative Ai
چرا هوش مصنوعی مولد تحولآفرین بیوانفورماتیک است
Why Generative Ai Is A Game-Changer For Bioinformatics
موارد استفاده واقعی از هوش مصنوعی مولد در علوم زیستی
Real-World Use Cases Of Generative Ai In Life Sciences
مبانی هوش مصنوعی مولد در بیوانفورماتیک
Foundations of Generative AI in Bioinformatics
درک مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) از دیدگاه متخصص بیوانفورماتیک
Understanding LLMs from a Bioinformatician’s Perspective
مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) چگونه کار میکنند
How Large Language Models (Llms) Work
نقاط قوت و ضعف LLMها در زیستشناسی
Strengths And Weaknesses Of Llms In Biology
باورهای غلط رایج درباره هوش مصنوعی در بیوانفورماتیک
Common Myths About Ai In Bioinformatics
نحوه عملکرد LLMها و محدودیتهای آنها
How LLMs Work & Their Limitations
مهندسی پرامپت برای سوالات بیولوژیکی
Prompt Engineering for Biological Questions
مهندسی پرامپت چیست
What Is Prompt Engineering
انواع پرامپتها برای بیوانفورماتیک
Types Of Prompts For Bioinformatics
چارچوب پرامپت ساختاریافته برای سوالات بیولوژیکی
Structured Prompt Framework For Biological Questions
چگونه سوالات بیولوژیکی درست بپرسیم
Asking Good Biological Questions
تمرین عملی پرامپتنویسی برای وظایف رایج ژنومیک
Hands-On Prompting For Common Genomic Tasks
مهندسی پرامپت برای زیستشناسی
Prompt Engineering for Biology
تحلیل توالیها به کمک هوش مصنوعی
AI-Assisted Sequence Analysis
تحلیل توالیهای DNA، RNA و پروتئین با LLMها
Dna, Rna, And Protein Sequence Analysis With Llms
هوش مصنوعی برای تفسیر BLAST و همترازی
Ai For Blast And Alignment Interpretation
هوش مصنوعی برای تفسیر واریانتها
Ai For Variant Interpretation
مطالعه موردی: تفسیر واریانت به کمک هوش مصنوعی
Case Study: Ai-Assisted Variant Interpretation
تحلیل توالی و تفسیر واریانت با کمک AI
AI-Assisted Sequence and Variant Interpretation
تولید خط لولههای NGS با استفاده از LLMs
Generating NGS Pipelines Using LLMs
اصول تولید خط لولههای مبتنی بر AI
Ai-Generated Pipelines Principles
هوش مصنوعی برای تولید جریان کاری RNA-seq
Ai For Rna-Seq Workflow Generation
هوش مصنوعی برای تولید جریان کاری ChIP-seq
Ai For Chip-Seq Workflow Generation
هوش مصنوعی برای تولید جریان کاری Variant Calling
Ai For Variant Calling Workflow Generation
هوش مصنوعی برای رفع خطای خط لولهها و ابزارها
Ai For Debugging Pipelines And Tool Errors
تولید خط لولههای NGS با هوش مصنوعی
AI-Generated NGS Pipelines
اتوماسیون گزارشها و تفسیرهای علمی
Automating Reports and Scientific Interpretation
هوش مصنوعی برای گزارشنویسی بیوانفورماتیک
Ai For Bioinformatics Reporting
هوش مصنوعی برای نگارش بخشهای پایاننامه و مقاله
Ai For Writing Thesis Manuscript Sections
هوش مصنوعی برای تفسیر نتایج و بینشهای بیولوژیکی
Ai For Results Interpretation And Biological Insights
مطالعه موردی: از نتایج RNA-seq تا گزارش نهایی
Case Study, From Rna-Seq Results To Reports
هوش مصنوعی برای گزارشنویسی و تفسیر
AI for Reporting and Interpretation
هوش مصنوعی برای طراحی پژوهش و برنامهریزی آزمایشگاهی
AI for Research Design & Experimental Planning
طراحی آزمایشها با هوش مصنوعی
Designing Experiments With Ai
تولید فرضیه با کمک هوش مصنوعی
Hypothesis Generation With Ai
پشتیبانی از نوشتن گرنت و پروپوزال با AI
Grant And Proposal Support With Ai
طراحی پژوهش، فرضیات و گرنتها
Research Design, Hypotheses, and Grants
اخلاق، سوگیری و یکپارچگی علمی
Ethics, Bias, and Scientific Integrity
توهمات، تکرارپذیری و سیاستهای AI در پژوهشهای علمی
Hallucinations, Reproducibility, And Ai Policies In Scientific Research
محدودیتهای هوش مصنوعی در بیوانفورماتیک
Limitations Of Ai In Bioinformatics
اخلاق، توهمات و مسئولیت علمی
Ethics, Hallucinations, and Scientific Responsibility
ساخت جریان کاری بیوانفورماتیک مبتنی بر هوش مصنوعی
Building Your Own AI-Driven Bioinformatics Workflow
استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی در علوم زیستی
Ethical Use Of Ai In Life Sciences
طراحی جریان کاری پژوهشی با اولویت هوش مصنوعی
Designing An Ai-First Research Workflow
ایجاد کتابخانههای پرامپت قابل استفاده مجدد
Creating Reusable Prompt Libraries
یکپارچهسازی AI + لینوکس + پایتون
Ai + Linux + Python Integration
ساخت یک جریان کاری بیوانفورماتیک مبتنی بر AI
Building an AI-Driven Bioinformatics Workflow
پروژههای نهایی
Capstone Projects
نمایش پروژههای نهایی
Capstone Projects Demonstration
پروژه نهایی ۱: تحلیل RNA-seq با کمک هوش مصنوعی
Capstone Project 1: AI-Assisted RNA-Seq Analysis
پروژه نهایی ۲: تفسیر واریانت مبتنی بر AI با رعایت مرزهای اخلاقی
Capstone Project 2: AI-Driven Variant Interpretation with Ethical Boundaries
پروژه نهایی ۳: طراحی ابزارک پرامپتهای AI قابل استفاده مجدد برای بیوانفورماتیک
Capstone Project 3: Designing a Reusable AI Prompt Toolkit for Bioinformatics
نمایش نظرات