دوره مهار کرونا و کاهش هزینه‌ها: کتاب جامع طراحی استراتژی واکسیناسیون با شبکه‌های عصبی و داده‌های واقعی (مطالعه موردی استرالیا) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مهار کرونا و کاهش هزینه‌ها: کتاب جامع طراحی استراتژی واکسیناسیون با شبکه‌های عصبی و داده‌های واقعی (مطالعه موردی استرالیا)

موضوع کلی: بهینه‌سازی پاسخ به همه‌گیری‌ها با استفاده از هوش مصنوعی و مدل‌سازی ریاضی

موضوع میانی: طراحی استراتژی‌های واکسیناسیون بهینه با شبکه‌های عصبی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه: بحران همه‌گیری کووید-19 و چالش‌های آن
• 2. ماهیت و اهمیت استراتژی‌های بهینه واکسیناسیون
• 3. معرفی هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی در تحلیل همه‌گیری‌ها
• 4. مرور مقاله "Optimising pandemic response through vaccination strategies using neural networks"
• 5. اهداف دوره و آشنایی با ساختار آن
• 6. نیاز به رویکردهای مبتنی بر داده برای تصمیم‌گیری در همه‌گیری‌ها
• 7. انواع استراتژی‌های واکسیناسیون
• 8. مبانی مدل‌سازی ریاضی در اپیدمیولوژی
• 9. مدل SIR پایه و تعمیم‌های آن
• 10. مدل‌های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
• 11. معرفی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 12. انواع شبکه‌های عصبی: پرسپترون چندلایه (MLP)
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
• 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) و پتانسیل آن‌ها
• 15. یادگیری ماشین نظارت شده (Supervised Learning)
• 16. یادگیری ماشین نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 17. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 18. مروری بر مفاهیم احتمال و آمار مرتبط
• 19. مفاهیم اساسی در علم داده
• 20. جمع‌آوری داده‌های همه‌گیری: منابع و چالش‌ها
• 21. داده‌های دموگرافیک و سلامت جمعیت
• 22. داده‌های مربوط به انتشار ویروس و اثربخشی واکسن
• 23. داده‌های مربوط به رفتار اجتماعی و اقتصادی
• 24. کیفیت داده‌ها: پاکسازی و پیش‌پردازش
• 25. شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها
• 26. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی استنتاجی (Inferential Modeling)
• 27. مقدمه ای بر شبیه سازی (Simulation)
• 28. مدل‌سازی انتشار ویروس با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 29. پیش‌بینی روند بیماری با شبکه‌های عصبی
• 30. تخمین پارامترهای اپیدمیولوژیکی با شبکه‌های عصبی
• 31. طراحی معماری شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی
• 32. انتخاب توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
• 33. انتخاب تابع هزینه (Loss Function)
• 34. بهینه‌سازی (Optimization) در شبکه‌های عصبی
• 35. الگوریتم‌های گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
• 36. روش‌های پیشرفته بهینه‌سازی (Adam, RMSprop)
• 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 38. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 39. ارزیابی عملکرد مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 40. متریک‌های ارزیابی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 41. شاخص‌های صحت (Accuracy Metrics)
• 42. کاربرد شبکه‌های عصبی در استراتژی‌های اولویت‌بندی واکسیناسیون
• 43. مدل‌سازی اثربخشی واکسن با شبکه‌های عصبی
• 44. اثرات واکسیناسیون بر کاهش انتقال
• 45. مفهوم ایمنی جمعی (Herd Immunity)
• 46. ارتباط بین پوشش واکسیناسیون و کاهش موارد
• 47. تحلیل سناریوهای مختلف واکسیناسیون
• 48. شبیه‌سازی اثرات واکسیناسیون بر کاهش بستری شدن
• 49. شبیه‌سازی اثرات واکسیناسیون بر کاهش مرگ و میر
• 50. طراحی استراتژی‌های واکسیناسیون هدفمند
• 51. اولویت‌بندی گروه‌های سنی برای واکسیناسیون
• 52. اولویت‌بندی گروه‌های شغلی برای واکسیناسیون
• 53. تاثیر توزیع جغرافیایی واکسیناسیون
• 54. تأثیر دوزهای تقویتی (Booster Shots)
• 55. استراتژی‌های واکسیناسیون پویا (Dynamic Vaccination Strategies)
• 56. نقش شبکه‌های عصبی در طراحی استراتژی‌های پویا
• 57. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استراتژی واکسیناسیون
• 58. تعریف تابع پاداش (Reward Function) در یادگیری تقویتی
• 59. یادگیری سیاست (Policy Learning) در استراتژی واکسیناسیون
• 60. مدل‌سازی هزینه‌های اقتصادی و اجتماعی همه‌گیری
• 61. محاسبه هزینه عدم واکسیناسیون
• 62. محاسبه هزینه واکسیناسیون
• 63. بهینه‌سازی تخصیص منابع برای واکسیناسیون
• 64. استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی هزینه-اثربخشی
• 65. مطالعه موردی: داده‌های همه‌گیری در استرالیا
• 66. آشنایی با داده‌های اپیدمیولوژیکی استرالیا
• 67. مشخصات دموگرافیک جمعیت استرالیا
• 68. پوشش واکسیناسیون در استرالیا
• 69. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌های عصبی بر روی داده‌های استرالیا
• 70. تحلیل نتایج مدل‌سازی برای استرالیا
• 71. طراحی استراتژی‌های واکسیناسیون ویژه استرالیا
• 72. چالش‌های پیاده‌سازی استراتژی‌های بهینه در دنیای واقعی
• 73. ملاحظات اخلاقی در تخصیص واکسن
• 74. مسائل مربوط به اعتماد عمومی و پذیرش واکسن
• 75. ملاحظات سیاسی و مدیریتی
• 76. نرم‌افزارها و ابزارهای مورد نیاز (Python, TensorFlow, PyTorch)
• 77. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 78. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علم داده (NumPy, Pandas)
• 79. کار با داده‌های سری زمانی در Python
• 80. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های یادگیری عمیق
• 81. ساخت اولین مدل شبکه‌های عصبی (MLP)
• 82. آموزش و ارزیابی مدل MLP
• 83. ساخت مدل RNN برای سری‌های زمانی
• 84. آموزش و ارزیابی مدل RNN
• 85. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده‌تر شبکه‌های عصبی
• 86. تکنیک‌های تنظیم مدل (Regularization Techniques)
• 87. کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
• 88. تفسیرپذیری مدل‌های شبکه‌های عصبی (Explainable AI - XAI)
• 89. تجسم نتایج و بصری‌سازی داده‌ها
• 90. ارزیابی جامع سناریوهای مختلف واکسیناسیون
• 91. تأثیر متغیرهای خارجی (مانند محدودیت‌ها) بر مدل
• 92. مقایسه رویکردهای مختلف مدل‌سازی
• 93. ملاحظات نهایی و جمع‌بندی دوره
• 94. مسیرهای آینده پژوهش در زمینه بهینه‌سازی استراتژی واکسیناسیون
• 95. پرسش و پاسخ و بحث گروهی
• 96. کارگاه عملی: طراحی یک استراتژی واکسیناسیون با استفاده از داده‌های نمونه
• 97. تکالیف عملی و پروژه نهایی
• 98. ارائه پروژه‌های دانشجویی
• 99. بررسی مقالات مرتبط و کارهای اخیر
• 100. مروری بر محدودیت‌های مدل‌های فعلی