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

آموزش هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای بیوانفورماتیک و علوم زیستی
جزییات دوره
12.5 hours
34
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
114
4.2 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Rafiq Ur Rehman Rafiq Ur Rehman

بیوانفورماتیسین | تحلیلگر داده | زیست‌شناس محاسباتی