آریان پور

1.69K viewsRamin Aryanpur, 09:24

✅ سئوال پرتکرار

این ترم هم گذشت، شما دانشجوها خوب بودین، ولی ولی ولی، بی تعارف بگم، همتون فقط بیشتر کار کنین
مثلا
فقط ۲۰درصد زمانتونو بذارین روی این واحدها اونم با بهترین نمرات...

باقیش باشه برای راه انداختن یه کسب و کار کوچیک + یاد گرفتن یه مهارت ترجیحا مرتبط با رشته + آزمون ارشد وزارت علوم و بهداشت
ارتباطاتتونو با استادای مهم حفظ کنین

بخصوص سواد نرم افزاری عمومی و تخصصی خیلی مهمه

یعنی هم استفاده از نرم افزارها و هم برنامه نویسی های مرتبط با رشته

بعد برسید به مهارت تولید محتوای تخصصی درآمدزا و کاربردی با کمک هوش مصنوعی و برنامه نویسی های مرتبط

برای ادامه بحث، ببینین خود هوش مصنوعی چی میگه:

اولویت یادگیری نرم‌افزارهای هوش مصنوعی را می‌توان به دو دسته «مشترک و پایه» و «تخصصی» تقسیم کرد. در چشم‌انداز فعلی، تسلط صرف بر نرم‌افزار کافی نیست؛ بلکه توانایی «تعامل با هوش مصنوعی» و «برنامه‌نویسی تحلیلی» مهم‌تر است.

در اینجا اولویت‌ها را بر اساس بیشترین کاربرد و آینده‌داری رتبه‌بندی می‌کنم:

۱. پایتون و کتابخانه‌های دیتا ساینس (اولویت مطلق و مشترک)
پایتون به زبان مشترک همه رشته‌های علوم زیستی و شیمی تبدیل شده است. نیازی به برنامه‌نویس حرفه‌ای شدن نیست، اما توانایی کار با کتابخانه‌های زیر ضروری است:

· Pandas و NumPy: برای پردازش داده‌های آزمایشگاهی و طیف‌سنجی.
· Matplotlib و Seaborn: برای رسم نمودارهای علمی و قابل انتشار.
· Scikit-learn: برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین روی داده‌های بیولوژیکی یا شیمیایی (مثلاً پیش‌بینی فعالیت یک ترکیب).

۲. نرم‌افزارهای تخصصی هوش مصنوعی در شیمی و بیوانفورماتیک

· Knime: برای دانشجویان شیمی و بیوتکنولوژی. این نرم‌افزار محیط گرافیکی دارد و بدون کدنویسی، مدل‌های یادگیری ماشین را روی داده‌های شیمیایی اجرا می‌کند. در صنعت داروسازی بسیار محبوب است.
· DeepChem: کتابخانه تخصصی پایتون برای شیمی‌محاسباتی و کشف دارو. اگر به داکینگ مولکولی و QSAR علاقه دارید، یادگیری آن آینده شغلی شما را متحول می‌کند.
· PyMOL یا ChimeraX: اگرچه نرم‌افزارهای دیداری سازی هستند، اما پلاگین‌های هوش مصنوعی آنها (مثل AlphaFold) برای پیش‌بینی ساختار پروتئین و بیومواد اجباری شده است.

۳. ابزارهای عمومی هوش مصنوعی مولد

· ChatGPT / Claude / Gemini: نه صرفاً برای کپی کردن، بلکه به عنوان «دستیار پژوهشی». استفاده حرفه‌ای یعنی آموزش دادن به مدل برای تحلیل داده‌های اکسل، تفسیر طیف NMR، یا حتی پیشنهاد مسیر سنتز.
· Perplexity AI: برای جستجوی هوشمند مقالات و به‌روز ماندن بدون گم شدن در میان انبوه اطلاعات.

۴. نرم‌افزارهای مهندسی بایومتریال و بیوتکنولوژی

· MATLAB: اگر در گرایش بیومکانیک یا مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی فعالیت دارید، هنوز هم در برخی صنایع کاربرد دارد. اما توصیه می‌کنم پایتون را جایگزین کنید.
· CellDesigner یا COPASI: برای مدل‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی و مسیرهای متابولیکی با رویکرد شبیه‌سازی.

۵. روند آینده: اینسترومنت‌های مجهز به هوش مصنوعی
نیاز نیست نرم‌افزار خاصی یاد بگیرید، اما باید بدانید دستگاه‌های جدید (مثل اسپکترومترهای رامان یا فلوسایتومترها) با الگوریتم‌های یادگیری عمیق کار می‌کنند. آشنایی با مفاهیم «شبکه‌های عصبی» به شما قدرت بهره‌برداری بیشتر از این دستگاه‌ها را می‌دهد.

جمع‌بندی اولویت:
۱. پایتون و کتابخانه‌های داده (حتی در حد متوسط)
۲. DeepChem یا Knime (بسته به گرایش)
۳. AlphaFold و ابزارهای پیش‌بینی ساختار (برای زیست‌شناسی و بایومتریال)
۴. ChatGPT برای تحلیل داده و نگارش علمی

اگر تازه شروع می‌کنید، پیشنهاد من این است: یک پروژه ساده تعریف کنید. مثلاً «پیش‌بینی حلالیت ترکیبات شیمیایی با یادگیری ماشین». در این مسیر ناچار به یادگیری پایتون، Pandas و Scikit-learn خواهید شد و این بهترین نقطه شروع است.

حالا نوبت شماست...

1.92K viewsRamin Aryanpur, 19:04