کتاب GPT-5 در هوش مصنوعی پزشکی: ارزیابی جامع، بهینه‌سازی عملکرد و کاربردهای نوین
, ,

کتاب GPT-5 در هوش مصنوعی پزشکی: ارزیابی جامع، بهینه‌سازی عملکرد و کاربردهای نوین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015134 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب GPT-5 در هوش مصنوعی پزشکی: ارزیابی جامع، بهینه‌سازی عملکرد و کاربردهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در پردازش زبان طبیعی پزشکی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی در پزشکی
  • 2. مروری بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 3. مبانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 4. آشنایی با GPT-5 و معماری آن
  • 5. کاربردهای NLP در حوزه پزشکی
  • 6. چالش‌های NLP در داده‌های متنی پزشکی
  • 7. مجموعه داده‌های پزشکی برای آموزش و ارزیابی LLMs
  • 8. پیش پردازش داده‌های متنی پزشکی
  • 9. نرمال سازی و توکن سازی در متون پزشکی
  • 10. حذف اطلاعات شناسایی بیمار (De-identification)
  • 11. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) برای GPT-5 در پزشکی
  • 12. روش‌های ارزیابی عملکرد LLMs در NLP پزشکی
  • 13. متریک‌های ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-score
  • 14. معیارهای ارزیابی خاص حوزه پزشکی: c-statistic, NRI
  • 15. بررسی سوگیری (Bias) در LLMs پزشکی
  • 16. تکنیک‌های کاهش سوگیری در GPT-5
  • 17. مقایسه GPT-5 با سایر LLMs در NLP پزشکی
  • 18. GPT-5 در مقابل BERT، BioBERT، ClinicalBERT
  • 19. معرفی مقاله Benchmarking GPT-5 for Biomedical NLP
  • 20. خلاصه ای از متدولوژی مقاله
  • 21. نتایج کلیدی مقاله و تفسیر آن‌ها
  • 22. تحلیل نقاط قوت و ضعف GPT-5 در NLP پزشکی
  • 23. کاربرد GPT-5 در استخراج اطلاعات پزشکی
  • 24. استخراج نهادهای پزشکی (Medical Entity Recognition)
  • 25. استخراج روابط بین نهادها (Relation Extraction)
  • 26. استخراج رویدادهای پزشکی (Event Extraction)
  • 27. کاربرد GPT-5 در تشخیص بیماری
  • 28. تحلیل گزارش‌های پاتولوژی با GPT-5
  • 29. تشخیص زودهنگام بیماری از روی متون بالینی
  • 30. کاربرد GPT-5 در خلاصه سازی متون پزشکی
  • 31. خلاصه سازی خودکار مقالات علمی پزشکی
  • 32. خلاصه سازی پرونده‌های پزشکی بیمار
  • 33. کاربرد GPT-5 در تولید متن پزشکی
  • 34. تولید گزارش‌های رادیولوژی
  • 35. تولید خلاصه جلسات پزشکی
  • 36. کاربرد GPT-5 در پاسخ به سوالات پزشکی (Question Answering)
  • 37. پرسش و پاسخ بالینی بر اساس دانش پزشکی
  • 38. پاسخ به سوالات بیماران درباره بیماری‌ها
  • 39. کاربرد GPT-5 در تشخیص افتراقی (Differential Diagnosis)
  • 40. ارائه لیست احتمالی تشخیص‌ها بر اساس علائم بیمار
  • 41. کاربرد GPT-5 در کشف دارو (Drug Discovery)
  • 42. شناسایی اهداف دارویی جدید
  • 43. پیش‌بینی اثرات جانبی داروها
  • 44. کاربرد GPT-5 در پزشکی شخصی (Personalized Medicine)
  • 45. توصیه‌های درمانی مبتنی بر پروفایل ژنتیکی بیمار
  • 46. کاربرد GPT-5 در پیش‌بینی پیامدهای بالینی
  • 47. پیش‌بینی احتمال بستری مجدد بیمار
  • 48. پیش‌بینی نرخ بقای بیمار
  • 49. بهبود دقت GPT-5 با Fine-tuning
  • 50. روش‌های Fine-tuning بر روی داده‌های پزشکی
  • 51. استفاده از تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 52. تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 53. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای GPT-5
  • 54. استفاده از داده‌های ناظر انسانی (Human-in-the-loop)
  • 55. بهبود قابلیت اطمینان GPT-5 در پزشکی
  • 56. کالیبراسیون احتمالات پیش‌بینی شده توسط GPT-5
  • 57. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های GPT-5
  • 58. ملاحظات اخلاقی در استفاده از GPT-5 در پزشکی
  • 59. حفظ حریم خصوصی بیمار (Patient Privacy)
  • 60. جلوگیری از تبعیض (Discrimination) در تصمیم‌گیری‌های پزشکی
  • 61. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری (Explainability) مدل
  • 62. محدودیت‌های GPT-5 در NLP پزشکی
  • 63. مبارزه با اطلاعات نادرست پزشکی (Misinformation)
  • 64. مقابله با اطلاعات مغرضانه (Biased Information)
  • 65. روش‌های کاهش اثرات مخرب اطلاعات نادرست
  • 66. بهبود Robustness GPT-5 در برابر حملات Adversarial
  • 67. مقاوم‌سازی مدل در برابر داده‌های مخرب
  • 68. آینده GPT-5 در هوش مصنوعی پزشکی
  • 69. ترکیب GPT-5 با سایر روش‌های هوش مصنوعی
  • 70. استفاده از GPT-5 در کنار بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 71. کاربرد GPT-5 در دستگاه‌های پزشکی هوشمند
  • 72. تلفیق GPT-5 با حسگرهای زیستی (Biosensors)
  • 73. ارائه نمونه‌های عملی و Case Studies
  • 74. کاربرد GPT-5 در مراقبت از راه دور (Telemedicine)
  • 75. کاربرد GPT-5 در رباتیک پزشکی (Medical Robotics)
  • 76. ایجاد چت‌بات‌های پزشکی مبتنی بر GPT-5
  • 77. طراحی رابط کاربری مناسب برای GPT-5 در پزشکی
  • 78. چگونگی آموزش پزشکان برای استفاده از GPT-5
  • 79. کارگاه عملی: Fine-tuning GPT-5 با داده‌های پزشکی
  • 80. کارگاه عملی: ارزیابی عملکرد GPT-5 در وظایف پزشکی
  • 81. کارگاه عملی: ساخت یک اپلیکیشن پزشکی مبتنی بر GPT-5
  • 82. بررسی مقالات علمی مرتبط با GPT-5 در پزشکی
  • 83. بحث و تبادل نظر درباره کاربردهای GPT-5 در پزشکی
  • 84. بررسی چالش‌های حقوقی و قانونی استفاده از GPT-5
  • 85. تاثیر GPT-5 بر آینده شغل پزشکان
  • 86. مروری بر ابزارهای متن باز برای کار با GPT-5
  • 87. معرفی کتابخانه‌های پایتون مرتبط با GPT-5
  • 88. روش‌های بهینه سازی مصرف منابع (Computational Resources)
  • 89. ارزیابی هزینه-فایده استفاده از GPT-5 در پزشکی
  • 90. روندهای جدید در NLP پزشکی و GPT-5
  • 91. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در معماری Transformer
  • 92. یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning) در پزشکی
  • 93. چالش‌های پیش روی توسعه GPT-6 و مدل‌های بعدی
  • 94. استانداردسازی داده‌های پزشکی برای استفاده در LLMs
  • 95. توسعه استانداردهای تبادل اطلاعات پزشکی
  • 96. ایجاد پایگاه داده‌های پزشکی قابل دسترس برای LLMs
  • 97. آزمون نهایی و ارزیابی دانش شرکت‌کنندگان
  • 98. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 99. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر
  • 100. گواهینامه پایان دوره

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب GPT-5 در هوش مصنوعی پزشکی: ارزیابی جامع، بهینه‌سازی عملکرد و کاربردهای نوین”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا