आण्विक निर्माण और गुण भविष्यवाणी के लिए एआई वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना

प्रारंभिक दवा खोज के लिए एआई वर्कफ़्लो डिज़ाइन करना रसायन विज्ञान की समझ के साथ-साथ मॉडल चयन के बारे में भी है। आपके द्वारा चुने गए आण्विक प्रतिनिधित्व, जिस डेटा पर आप प्रशिक्षित करते हैं, जिस तरह से आप अनिश्चितता को संभालते हैं, और औषधीय रसायनज्ञों के साथ एकीकरण, यह सब आकार देता है कि वर्कफ़्लो उपयोगी उम्मीदवार उत्पन्न करता है या महंगा शोर। यह पाठ्यक्रम इन निर्णयों के माध्यम से एक संरचित तरीके से चलता है। आप लिखित डिज़ाइन अभ्यासों के माध्यम से काम करेंगे जो दर्शाते हैं कि एक कम्प्यूटेशनल केमिस्ट्री टीम एआई-समर्थित खोज वर्कफ़्लो की योजना कैसे बनाएगी। जोर व्यावहारिक ट्रेड-ऑफ़ पर है जो तब मायने रखते हैं जब डेटा विरल होता है और गलत भविष्यवाणियों की लागत अधिक होती है। आप क्या सीखेंगे: - SMILES, ग्राफ़ और 3D-जागरूक एन्कोडिंग सहित आण्विक अभ्यावेदन चुनें - सार्वजनिक स्रोतों, आंतरिक डेटा और सिंथेटिक वृद्धि को संतुलित करने वाले डेटासेट की योजना बनाएं - वाष्पशील ऑटोएन्कोडर, ट्रांसफार्मर और प्रसार सहित आण्विक डिज़ाइन के लिए जनरेटिव दृष्टिकोण की तुलना करें - कैलिब्रेटेड अनिश्चितता के साथ गतिविधि, विषाक्तता और फार्माकोकाइनेटिक गुणों के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाएं - संश्लेषित करने के लिए अगले अणुओं को प्राथमिकता देने के लिए सक्रिय शिक्षण और बायेसियन अनुकूलन लागू करें - औषधीय रसायनज्ञों के साथ फीडबैक लूप डिज़ाइन करें जो मॉडल और बेंच कार्य के बीच के अंतर को बंद करते हैं पाठ्यक्रम आण्विक प्रतिनिधित्व से जनरेटिव मॉडलिंग, भविष्यवाणी, सक्रिय शिक्षण और रसायनज्ञ सहयोग तक प्रगति करता है। एक कैपस्टोन लिखित अभ्यास आपको एक विशिष्ट चिकित्सीय क्षेत्र को लक्षित करने वाले एआई-समर्थित खोज वर्कफ़्लो के लिए एक-पृष्ठ डिज़ाइन का मसौदा तैयार करने के लिए कहता है। यह पाठ्यक्रम कम्प्यूटेशनल रसायनज्ञों, फार्मा में प्रवेश करने वाले डेटा वैज्ञानिकों और कुछ सॉफ्टवेयर पृष्ठभूमि वाले जीवन विज्ञान के छात्रों के लिए डिज़ाइन किया गया है। किसी गहन औषधीय रसायन विज्ञान अनुभव की आवश्यकता नहीं है। पाठ्यक्रम वर्कफ़्लो को एक डिज़ाइन समस्या के रूप में मानता है और सूचनात्मक है; यह विशिष्ट वैज्ञानिक या चिकित्सा निर्णयों के लिए मार्गदर्शन प्रदान नहीं करता है।