دوره کاربرد پایتون در شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص سرطان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد پایتون در شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص سرطان

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تصویربرداری پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. فصل ۱: مقدمه به شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 2. فصل ۲: مبانی یادگیری عمیق
• 3. فصل ۳: نصب و راه‌اندازی پایتون برای یادگیری عمیق
• 4. فصل ۴: آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
• 5. فصل ۵: معرفی TensorFlow و Keras
• 6. فصل ۶: ساخت اولین شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)
• 7. فصل ۷: لایه‌های کانولوشنال و اهمیت آن‌ها
• 8. فصل ۸: لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
• 9. فصل ۹: لایه‌های فعال‌سازی (Activation Functions)
• 10. فصل ۱۰: لایه‌های Fully Connected
• 11. فصل ۱۱: تابع هزینه (Loss Functions) و بهینه‌سازها (Optimizers)
• 12. فصل ۱۲: آموزش مدل CNN
• 13. فصل ۱۳: ارزیابی عملکرد مدل: دقت، صحت، بازیابی
• 14. فصل ۱۴: تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 15. فصل ۱۵: معماری‌های معروف CNN: LeNet-5
• 16. فصل ۱۶: معماری‌های معروف CNN: AlexNet
• 17. فصل ۱۷: معماری‌های معروف CNN: VGG
• 18. فصل ۱۸: معماری‌های معروف CNN: ResNet
• 19. فصل ۱۹: معماری‌های معروف CNN: Inception
• 20. فصل ۲۰: آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص سرطان
• 21. فصل ۲۱: جمع‌آوری مجموعه داده‌های تصاویر پزشکی
• 22. فصل ۲۲: پیش‌پردازش تصاویر: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی
• 23. فصل ۲۳: افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر پزشکی
• 24. فصل ۲۴: برچسب‌گذاری داده‌ها و مدیریت آن
• 25. فصل ۲۵: تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 26. فصل ۲۶: کاربرد CNN در تشخیص سرطان پستان
• 27. فصل ۲۷: تحلیل تصاویر ماموگرافی با CNN
• 28. فصل ۲۸: تشخیص تومورهای بدخیم در تصاویر ماموگرافی
• 29. فصل ۲۹: کاربرد CNN در تشخیص سرطان ریه
• 30. فصل ۳۰: تحلیل تصاویر سی‌تی اسکن ریه با CNN
• 31. فصل ۳۱: شناسایی ندول‌های سرطانی در ریه
• 32. فصل ۳۲: کاربرد CNN در تشخیص سرطان پوست
• 33. فصل ۳۳: تحلیل تصاویر درموسکوپی با CNN
• 34. فصل ۳۴: طبقه‌بندی ضایعات پوستی (خوش‌خیم و بدخیم)
• 35. فصل ۳۵: کاربرد CNN در تشخیص سرطان پروستات
• 36. فصل ۳۶: تحلیل تصاویر MRI پروستات با CNN
• 37. فصل ۳۷: شناسایی ناهنجاری‌ها در بافت پروستات
• 38. فصل ۳۸: کاربرد CNN در تشخیص سرطان چشم (رتینوبلاستوما)
• 39. فصل ۳۹: تحلیل تصاویر شبکیه با CNN
• 40. فصل ۴۰: تشخیص تومور در چشم
• 41. فصل ۴۱: تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 42. فصل ۴۲: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 43. فصل ۴۳: Fine-tuning مدل‌های CNN برای تشخیص سرطان
• 44. فصل ۴۴: مزایای انتقال یادگیری در پزشکی
• 45. فصل ۴۵: معایب و چالش‌های انتقال یادگیری
• 46. فصل ۴۶: شناسایی و مدیریت بایاس در داده‌های پزشکی
• 47. فصل ۴۷: جلوگیری از Overfitting در مدل‌های CNN
• 48. فصل ۴۸: تکنیک‌های Regularization: Dropout
• 49. فصل ۴۹: تکنیک‌های Regularization: L1 و L2 Regularization
• 50. فصل ۵۰: Early Stopping برای جلوگیری از Overfitting
• 51. فصل ۵۱: استفاده از تکنیک‌های Interpretable AI
• 52. فصل ۵۲: نقش Grad-CAM در تفسیر نتایج CNN
• 53. فصل ۵۳: تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 54. فصل ۵۴: درک تصمیمات مدل CNN
• 55. فصل ۵۵: مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
• 56. فصل ۵۶: حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
• 57. فصل ۵۷: مسئولیت‌پذیری در خطاهای تشخیصی
• 58. فصل ۵۸: چالش‌های پیاده‌سازی در محیط بالینی
• 59. فصل ۵۹: ارزیابی بالینی مدل‌های CNN
• 60. فصل ۶۰: دریافت بازخورد از پزشکان
• 61. فصل ۶۱: بهینه‌سازی مدل برای استفاده در زمان واقعی
• 62. فصل ۶۲: معماری‌های CNN سبک و کارآمد
• 63. فصل ۶۳: MobileNets و SqueezeNets
• 64. فصل ۶۴: EfficientNets
• 65. فصل ۶۵: مقایسه معماری‌های مختلف CNN برای تشخیص سرطان
• 66. فصل ۶۶: انتخاب معماری مناسب بر اساس مجموعه داده
• 67. فصل ۶۷: استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 68. فصل ۶۸: افزایش داده با استفاده از GANs
• 69. فصل ۶۹: تولید داده‌های مصنوعی واقع‌گرایانه
• 70. فصل ۷۰: کاربرد GANs در بهبود رزولوشن تصاویر
• 71. فصل ۷۱: پردازش زبان طبیعی (NLP) در کنار CNN
• 72. فصل ۷۲: تحلیل گزارش‌های پاتولوژی با NLP
• 73. فصل ۷۳: ارتباط متن با تصاویر پزشکی
• 74. فصل ۷۴: ایجاد سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری چندوجهی
• 75. فصل ۷۵: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
• 76. فصل ۷۶: آموزش مدل‌های زبانی
• 77. فصل ۷۷: تشخیص سرطان با استفاده از داده‌های ژنومیک
• 78. فصل ۷۸: ترکیب CNN با تحلیل داده‌های ژنومیک
• 79. فصل ۷۹: شناسایی نشانگرهای ژنتیکی سرطان
• 80. فصل ۸۰: پیش‌بینی پاسخ به درمان با داده‌های ژنومیک
• 81. فصل ۸۱: ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرفته پایتون
• 82. فصل ۸۲: PyTorch به عنوان جایگزین TensorFlow
• 83. فصل ۸۳: کتابخانه‌های تخصصی تصویربرداری پزشکی: ITK و SimpleITK
• 84. فصل ۸۴: استفاده از Dicom برای پردازش تصاویر پزشکی
• 85. فصل ۸۵: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنال در PyTorch
• 86. فصل ۸۶: مقایسه TensorFlow و PyTorch برای وظایف پزشکی
• 87. فصل ۸۷: ارزیابی چند معیاری پیشرفته
• 88. فصل ۸۸: منحنی ROC و AUC
• 89. فصل ۸۹: منحنی Precision-Recall
• 90. فصل ۹۰: F1-Score و سایر معیارهای ترکیبی
• 91. فصل ۹۱: ساخت داشبورد و رابط کاربری برای مدل‌های CNN
• 92. فصل ۹۲: استفاده از Streamlit و Dash
• 93. فصل ۹۳: نمایش نتایج و تصاویر با وضوح بالا
• 94. فصل ۹۴: ادغام مدل در سیستم‌های موجود
• 95. فصل ۹۵: چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی
• 96. فصل ۹۶: مدیریت حجم بالای داده‌های پزشکی
• 97. فصل ۹۷: نیاز به سخت‌افزار قوی (GPU)
• 98. فصل ۹۸: آینده شبکه‌های عصبی کانولوشنال در تشخیص سرطان
• 99. فصل ۹۹: تحقیقات جاری و روندهای آینده
• 100. فصل ۱۰۰: کاربردهای بالقوه در تشخیص زودهنگام و شخصی‌سازی درمان