فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل تصاویر عصبی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل تصاویر عصبی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: هوش مصنوعی در علوم پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علوم اعصاب تصویربرداری
• 2. مبانی تصاویر عصبی
• 3. انواع تصاویر عصبی
• 4. پردازش اولیه تصاویر عصبی
• 5. کیفیت سنجی تصاویر عصبی
• 6. نرمال سازی تصاویر عصبی
• 7. تقسیم بندی تصاویر عصبی
• 8. استخراج ویژگی از تصاویر عصبی
• 9. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 10. معماری ترانسفورمر در LLMs
• 11. آموزش مدل های زبانی بزرگ
• 12. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs
• 13. مقدمه ای بر یادگیری عمیق در تصاویر
• 14. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNNs)
• 15. شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 16. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 17. ارتباط LLMs با پردازش تصاویر
• 18. چالش های LLMs در تحلیل تصاویر
• 19. معرفی LLMs برای تحلیل تصاویر عصبی
• 20. مرور ادبیات: LLMs در علوم اعصاب
• 21. کاربرد LLMs در طبقه بندی تصاویر عصبی
• 22. کاربرد LLMs در تشخیص بیماری ها
• 23. کاربرد LLMs در پیش آگهی بیماری ها
• 24. کاربرد LLMs در پیش بینی پاسخ به درمان
• 25. کاربرد LLMs در کشف نشانگرهای زیستی
• 26. کاربرد LLMs در تحلیل حجمی مغز
• 27. کاربرد LLMs در تحلیل اتصالات مغزی
• 28. کاربرد LLMs در تحلیل فعالیت مغزی
• 29. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر MRI
• 30. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر fMRI
• 31. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر EEG
• 32. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر PET
• 33. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر CT
• 34. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر سونوگرافی مغز
• 35. کاربرد LLMs در بیماری آلزایمر
• 36. کاربرد LLMs در بیماری پارکینسون
• 37. کاربرد LLMs در بیماری صرع
• 38. کاربرد LLMs در اختلالات طیف اوتیسم
• 39. کاربرد LLMs در اسکیزوفرنی
• 40. کاربرد LLMs در افسردگی
• 41. کاربرد LLMs در اضطراب
• 42. کاربرد LLMs در سکته مغزی
• 43. کاربرد LLMs در تومورهای مغزی
• 44. کاربرد LLMs در آسیب های مغزی تروماتیک
• 45. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر کودکان
• 46. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر سالمندان
• 47. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر زنان
• 48. کاربرد LLMs در تحلیل تصاویر مردان
• 49. کاربرد LLMs در مطالعات طولی
• 50. کاربرد LLMs در مطالعات مقطعی
• 51. کاربرد LLMs در تفسیرپذیری مدل ها
• 52. روش های ارزیابی مدل های LLM
• 53. معیارهای ارزیابی دقت و صحت
• 54. معیارهای ارزیابی حساسیت و ویژگی
• 55. معیارهای ارزیابی منحنی ROC
• 56. معیارهای ارزیابی دقت و بازیابی
• 57. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 58. حریم خصوصی داده ها در تصاویر عصبی
• 59. امنیت داده ها در تصاویر عصبی
• 60. سوگیری در مدل های LLM
• 61. کاهش سوگیری در مدل های LLM
• 62. مسئولیت پذیری در استفاده از LLMs
• 63. چارچوب های نظارتی برای LLMs
• 64. استانداردهای داده در تصاویر عصبی
• 65. استانداردهای مدل سازی در تصاویر عصبی
• 66. مستندسازی مدل های LLM
• 67. قابلیت تکرارپذیری تحقیقات
• 68. ابزارها و کتابخانه های LLM
• 69. پلتفرم های محاسباتی برای LLMs
• 70. آموزش پیشرفته LLMs
• 71. معماری های جدید LLM
• 72. تکنیک های تنظیم دقیق پیشرفته
• 73. یادگیری انتقالی در تصاویر عصبی
• 74. یادگیری چندوجهی (Multimodal Learning)
• 75. ترکیب LLMs با مدل های دیگر
• 76. مدل های مولد (Generative Models)
• 77. کاربرد مدل های مولد در تصاویر عصبی
• 78. تولید تصاویر عصبی مصنوعی
• 79. افزایش داده (Data Augmentation) با LLMs
• 80. برچسب گذاری خودکار تصاویر عصبی
• 81. تفسیر نتایج LLMs توسط متخصصان
• 82. همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و علوم اعصاب
• 83. آینده LLMs در علوم اعصاب تصویربرداری
• 84. چشم انداز تحقیقات آتی
• 85. مسیریابی تحقیقات در علوم اعصاب
• 86. توسعه ابزارهای کاربردی
• 87. پیاده سازی در بالین
• 88. تأثیر بر درک بیماری های مغزی
• 89. تأثیر بر تشخیص و درمان بیماری های مغزی
• 90. تأثیر بر سلامت روان جامعه
• 91. نوآوری در تحقیقات علوم اعصاب
• 92. پیشرفت های فناورانه در حوزه تصویربرداری
• 93. پیشرفت های فناورانه در حوزه هوش مصنوعی
• 94. نقش LLMs در انقلاب صنعتی چهارم
• 95. یادگیری ماشین در علوم پزشکی
• 96. هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی
• 97. هوش مصنوعی در کشف دارو
• 98. هوش مصنوعی در پزشکی شخصی سازی شده
• 99. هوش مصنوعی در سلامت عمومی
• 100. آینده هوش مصنوعی در سلامت