دوره هوش مصنوعی قابل توضیح در تصویربرداری مغزی و کشف دارو همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هوش مصنوعی قابل توضیح در تصویربرداری مغزی و کشف دارو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل توضیح در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح
• 2. مبانی هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی
• 4. یادگیری ماشین و انواع آن
• 5. یادگیری نظارت شده
• 6. یادگیری بدون نظارت
• 7. یادگیری تقویتی
• 8. شبکه های عصبی مصنوعی
• 9. ساختار شبکه های عصبی
• 10. توابع فعال سازی
• 11. پس انتشار خطا
• 12. یادگیری عمیق
• 13. معماری های شبکه های عصبی عمیق
• 14. شبکه های کانولوشنال (CNN)
• 15. شبکه های بازگشتی (RNN)
• 16. کاربرد CNN در پردازش تصویر
• 17. کاربرد RNN در پردازش توالی
• 18. مقدمه ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
• 19. چرا به XAI نیاز داریم؟
• 20. اصول XAI
• 21. روش های XAI
• 22. مدل های قابل تفسیر
• 23. مدل های جعبه سیاه
• 24. روش های پس از پیش بینی
• 25. روش های پیش از پیش بینی
• 26. تکنیک های اهمیت ویژگی
• 27. اهمیت ویژگی مبتنی بر مدل
• 28. اهمیت ویژگی مبتنی بر داده
• 29. تکنیک های LIME
• 30. تکنیک های SHAP
• 31. تفسیر پذیری مدل های یادگیری عمیق
• 32. تجسم پذیری مدل ها
• 33. تکنیک های مبتنی بر نمونه
• 34. تکنیک های مبتنی بر قوانین
• 35. کاربرد XAI در علوم زیستی
• 36. تصویربرداری مغزی
• 37. مفاهیم تصویربرداری مغزی
• 38. انواع روش های تصویربرداری مغزی
• 39. پردازش تصاویر مغزی
• 40. تفسیر تصاویر مغزی
• 41. کاربرد XAI در تحلیل تصاویر مغزی
• 42. شناسایی الگوهای بیماری در تصاویر مغزی
• 43. تشخیص زودهنگام بیماری ها
• 44. پیش بینی پاسخ به درمان
• 45. کشـف دارو
• 46. مراحل کشف دارو
• 47. اهداف کشف دارو
• 48. کاربرد XAI در کشف دارو
• 49. پیش بینی خواص مولکولی
• 50. طراحی مولکول های دارویی جدید
• 51. پیش بینی سمیت داروها
• 52. بهینه سازی فرآیند کشف دارو
• 53. مطالعات موردی XAI در علوم زیستی
• 54. XAI در تشخیص آلزایمر
• 55. XAI در پیش بینی پاسخ به درمان سرطان
• 56. XAI در کشف داروهای جدید برای بیماری های نادر
• 57. چالش های XAI در علوم زیستی
• 58. ملاحظات اخلاقی در XAI
• 59. اعتماد به سیستم های XAI
• 60. ارزیابی مدل های XAI
• 61. مدل های قابل توضیح و تعصبات
• 62. توسعه چارچوب های XAI
• 63. آینده XAI در علوم زیستی
• 64. هوش مصنوعی مسئولانه در علوم پزشکی
• 65. کاربرد XAI در سلامت دیجیتال
• 66. تفسیرپذیری در مدل های پزشکی
• 67. تکنیک های پیشرفته XAI
• 68. یادگیری انتقالی و XAI
• 69. یادگیری فدرال و XAI
• 70. تکنیک های تبیین پذیری برای مدل های پیچیده
• 71. روش های تجسم برای تفسیر نتایج XAI
• 72. اهمیت اعتبارسنجی مدل های XAI
• 73. چالش های پیاده سازی XAI در بالین
• 74. مسائل حقوقی و نظارتی در XAI
• 75. نقش XAI در افزایش درک علمی
• 76. تفسیر نتایج تحقیقاتی با XAI
• 77. راهنمایی برای تصمیم گیری های بالینی
• 78. کاربرد XAI در پزشکی شخصی سازی شده
• 79. پیش بینی ریسک بیماری با XAI
• 80. توسعه ابزارهای تشخیصی نوین
• 81. فرایندهای یادگیری مداوم در XAI
• 82. ارزیابی عینی و کمی XAI
• 83. مقدمه ای بر اخلاق زیستی و هوش مصنوعی
• 84. حریم خصوصی داده ها در پزشکی
• 85. امنیت اطلاعات سلامت
• 86. مسئولیت پذیری در سیستم های هوشمند پزشکی
• 87. آموزش متخصصان در حوزه XAI
• 88. همکاری بین رشته ای در XAI
• 89. توسعه استانداردهای XAI برای کاربردهای پزشکی
• 90. نظارت بر عملکرد مدل های XAI در طول زمان
• 91. چالش های تفسیرپذیری در داده های حجیم
• 92. تکنیک های XAI برای داده های نامتعادل
• 93. کاربرد XAI در مطالعات اپیدمیولوژیک
• 94. پیش بینی شیوع بیماری ها
• 95. شناسایی عوامل خطر
• 96. تأثیر XAI بر تحقیقات پایه در علوم زیستی
• 97. فهم بهتر مکانیسم های زیستی
• 98. کشف روابط جدید بین پدیده ها
• 99. کاربرد XAI در توسعه واکسن
• 100. تفسیر داده های بالینی برای اثربخشی واکسن