AI-Driven Drug Discovery and Development

• 瞭解藥物發現和開發過程
• 具有 Python 程式設計經驗
• 熟悉機器學習概念

觀眾

• 製藥科學家
• 人工智慧專家
• Bio技術研究人員

人工智慧驅動的藥物發現正在通過加速新藥的識別和開發來改變製藥行業。TensorFlow 是一個強大的機器學習框架，廣泛用於藥物發現。Python 是在該領域實現 AI 模型的首選程式設計語言。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望利用人工智慧技術徹底改變藥物發現和開發過程的高級專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解人工智慧在藥物發現和開發中的作用。
• 應用機器學習技術來預測分子特性和相互作用。
• 使用深度學習模型進行虛擬篩選和潛在客戶優化。
• 將 AI 驅動的方法整合到臨床試驗流程中。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

人工智慧在藥物發現中的應用簡介

• 傳統藥物發現過程概述
• 人工智慧在藥物發現革命中的作用
• 案例研究：成功的人工智慧驅動型藥物發現專案

Machine Learning 在分子建模中

• 分子建模和類比的基礎知識
• 應用機器學習來預測分子特性
• 建立藥物-靶點相互作用的預測模型

Deep Learning 用於虛擬放映

• 藥物發現中的深度學習技術簡介
• 實現深度神經網路進行虛擬篩查
• 案例研究：製藥公司中 AI 驅動的虛擬篩查

人工智慧用於先導化合物優化和藥物設計

• 優化先導化合物的技術
• 使用 AI 預測 ADMET（吸收、分佈、代謝、排泄和毒性）特性
• 將人工智慧集成到藥物設計管道中

人工智慧在臨床試驗中的應用

• 人工智慧在臨床試驗設計和管理中的作用
• 使用 AI 模型預測患者反應和不利影響
• 案例研究：人工智慧在臨床試驗中的應用

人工智慧驅動的藥物發現中的倫理考慮和挑戰

• 人工智慧在藥物發現中的應用倫理問題
• 數據隱私、偏見和模型可解釋性方面的挑戰
• 解決道德和監管問題的策略

摘要和後續步驟