فلش‌کارت‌های آموزشی طبقه‌بندی پنومونی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طبقه‌بندی پنومونی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق در PyTorch

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش تصویر پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. اصول اولیه یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. مروری بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. معماری شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
• 6. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
• 7. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی
• 8. روش‌های پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
• 9. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر پزشکی
• 10. کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی
• 11. مفاهیم پایه استخراج ویژگی در تصاویر پزشکی
• 12. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پردازش تصویر پزشکی
• 13. معرفی PyTorch برای یادگیری عمیق
• 14. نصب و راه‌اندازی PyTorch
• 15. مبانی تنسورها در PyTorch
• 16. عملیات پایه‌ای روی تنسورها
• 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 18. معماری شبکه‌های کانولوشنی
• 19. لایه‌های کانولوشن و پولینگ
• 20. کاربرد CNN در طبقه‌بندی تصاویر
• 21. مجموعه داده‌های تصاویر پزشکی
• 22. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های پزشکی
• 23. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 24. اهمیت برچسب‌گذاری داده‌ها در پزشکی
• 25. طبقه‌بندی پنومونی: مسئله و اهمیت
• 26. معرفی مجموعه داده‌های پنومونی (مانند ChestX-ray14)
• 27. ساختار مجموعه داده‌های پنومونی
• 28. بارگذاری مجموعه داده‌ها در PyTorch
• 29. ایجاد DataLoader برای مدیریت داده‌ها
• 30. طراحی معماری CNN برای طبقه‌بندی پنومونی
• 31. انتخاب لایه‌های کانولوشن و اندازه فیلترها
• 32. استفاده از لایه‌های پولینگ برای کاهش ابعاد
• 33. لایه‌های کاملاً متصل (Fully Connected)
• 34. توابع فعال‌سازی مناسب برای طبقه‌بندی
• 35. طراحی مدل اولیه CNN
• 36. آموزش مدل CNN
• 37. انتخاب تابع زیان (Loss Function) مناسب (مانند Cross-Entropy)
• 38. انتخاب بهینه‌ساز (Optimizer) مناسب (مانند Adam, SGD)
• 39. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 40. پیاده‌سازی حلقه آموزش در PyTorch
• 41. ارزیابی مدل در طول آموزش
• 42. اعتبارسنجی مدل بر روی داده‌های اعتبارسنجی
• 43. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 44. تکنیک‌های تنظیم‌کننده (Regularization)
• 45. استفاده از Dropout برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 46. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 47. چرخش، برش و تغییر مقیاس تصاویر
• 48. کاربرد Data Augmentation در تصاویر پزشکی
• 49. بهبود عملکرد مدل با Data Augmentation
• 50. ارزیابی نهایی مدل بر روی داده‌های آزمون
• 51. معیارهای ارزیابی مدل: دقت (Accuracy)
• 52. معیارهای ارزیابی مدل: صحت (Precision)
• 53. معیارهای ارزیابی مدل: بازیابی (Recall)
• 54. معیارهای ارزیابی مدل: امتیاز F1
• 55. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 56. تحلیل نتایج ارزیابی
• 57. شناسایی نقاط ضعف مدل
• 58. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل
• 59. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 60. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 61. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 62. مقایسه معماری‌های مختلف CNN
• 63. شبکه‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Networks)
• 64. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
• 65. استفاده از مدل‌های VGG, ResNet, Inception
• 66. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 67. پیاده‌سازی Transfer Learning برای طبقه‌بندی پنومونی
• 68. مقایسه عملکرد Transfer Learning با آموزش از ابتدا
• 69. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته‌تر یادگیری عمیق
• 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردها
• 71. شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق
• 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای بخش‌بندی تصویر (Segmentation)
• 73. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
• 74. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 75. کاربرد GANs در تولید داده‌های مصنوعی پزشکی
• 76. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در پزشکی
• 77. اخلاق و ملاحظات در هوش مصنوعی پزشکی
• 78. حریم خصوصی داده‌های بیمار
• 79. تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 80. مسئولیت‌پذیری در خطاهای پزشکی ناشی از هوش مصنوعی
• 81. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بالین
• 82. استانداردهای پزشکی و انطباق با مقررات
• 83. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) در پزشکی
• 84. کاربرد NLP در تحلیل متون پزشکی
• 85. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در پزشکی
• 86. مراحل مستندسازی یک پروژه هوش مصنوعی
• 87. گزارش‌دهی نتایج و تحلیل آماری
• 88. انتشار یافته‌های علمی در حوزه هوش مصنوعی پزشکی
• 89. نکات مهم در انتخاب مجموعه داده مناسب
• 90. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های پزشکی
• 91. استفاده از چارچوب‌های نرم‌افزاری استاندارد
• 92. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 93. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط واقعی
• 94. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
• 95. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی پزشکی
• 96. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 97. پردازش موازی و استفاده از GPU
• 98. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی چندوجهی
• 99. استفاده از PyTorch Lightning برای ساده‌سازی آموزش
• 100. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ آموزش