AI-Driven Drug Discovery and Development

• 了解药物发现和开发过程
• 具有 Python 编程经验
• 熟悉机器学习概念

观众

• 制药科学家
• 人工智能专家
• Bio技术研究人员

人工智能驱动的药物发现正在通过加速新药的识别和开发来改变制药行业。TensorFlow 是一个强大的机器学习框架，广泛用于药物发现。Python 是在该领域实现 AI 模型的首选编程语言。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望利用人工智能技术彻底改变药物发现和开发过程的高级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解人工智能在药物发现和开发中的作用。
• 应用机器学习技术来预测分子特性和相互作用。
• 使用深度学习模型进行虚拟筛选和潜在客户优化。
• 将 AI 驱动的方法集成到临床试验流程中。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

人工智能在药物发现中的应用简介

• 传统药物发现过程概述
• 人工智能在药物发现革命中的作用
• 案例研究：成功的人工智能驱动型药物发现项目

Machine Learning 在分子建模中

• 分子建模和模拟的基础知识
• 应用机器学习来预测分子特性
• 建立药物-靶点相互作用的预测模型

Deep Learning 用于虚拟放映

• 药物发现中的深度学习技术简介
• 实现深度神经网络进行虚拟筛查
• 案例研究：制药公司中 AI 驱动的虚拟筛查

人工智能用于先导化合物优化和药物设计

• 优化先导化合物的技术
• 使用 AI 预测 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）特性
• 将人工智能集成到药物设计管道中

人工智能在临床试验中的应用

• 人工智能在临床试验设计和管理中的作用
• 使用 AI 模型预测患者反应和不利影响
• 案例研究：人工智能在临床试验中的应用

人工智能驱动的药物发现中的伦理考虑和挑战

• 人工智能在药物发现中的应用伦理问题
• 数据隐私、偏见和模型可解释性方面的挑战
• 解决道德和监管问题的策略

摘要和后续步骤