کتاب صوتی مدل‌های زبانی آماری: مبانی، تکنیک‌ها و کاربردهای تحلیلی در حوزه سلامت دیجیتال، پزشکی هوشمند، علوم زیستی و بهینه‌سازی درمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: مبانی، تکنیک‌ها و کاربردهای تحلیلی در حوزه سلامت دیجیتال، پزشکی هوشمند، علوم زیستی و بهینه‌سازی درمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی آماری مدل‌های زبانی
• 2. مفاهیم احتمال و آمار برای مدل‌های زبانی
• 3. توزیع‌های احتمالی در مدل‌های زبانی
• 4. آمار توصیفی برای داده‌های متنی
• 5. آمار استنباطی در مدل‌های زبانی
• 6. مقدمه‌ای بر علوم داده در حوزه سلامت
• 7. اصول جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های سلامت
• 8. کیفیت داده‌ها و چالش‌های آن در حوزه سلامت
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی آماری
• 10. تاریخچه و تحولات مدل‌های زبانی
• 11. انواع مدل‌های زبانی آماری
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش (N-gram)
• 13. مدل‌های زبانی احتمالی (Markov Models)
• 14. مدل‌های زبانی بیزی
• 15. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 17. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 18. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 19. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
• 20. ترنسفورمرها (Transformers)
• 21. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 22. وظایف اصلی پردازش زبان طبیعی
• 23. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 24. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی (Stemming & Lemmatization)
• 25. حذف کلمات ایست (Stop Words Removal)
• 26. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 27. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 28. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 29. تحلیل معنایی (Semantic Analysis)
• 30. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 31. کشف و استخراج موضوعات از متون سلامت
• 32. الگوریتم‌های موضوعی (LDA, NMF)
• 33. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در تحقیقات پزشکی
• 34. مبانی یادگیری ماشین در حوزه سلامت
• 35. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
• 36. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 37. الگوریتم‌های رگرسیون (Regression)
• 38. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در حوزه سلامت
• 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های متنی
• 41. کاربرد CNN در تحلیل متون پزشکی
• 42. معماری‌های پیشرفته مدل‌های زبانی
• 43. مدل‌های زبانی پیش‌بینی‌کننده (Pre-trained Language Models)
• 44. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 45. Contextual Embeddings (ELMo, BERT)
• 46. کاربرد BERT در تحلیل متون پزشکی
• 47. فاین‌تونینگ (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 48. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص بیماری
• 49. تحلیل گزارش‌های پزشکی و نتایج آزمایشات
• 50. شناسایی علائم و نشانه‌های بیماری در متن
• 51. استخراج اطلاعات دارویی و درمانی
• 52. بهینه‌سازی درمان با استفاده از مدل‌های زبانی
• 53. پیش‌بینی پاسخ بیمار به درمان
• 54. شخصی‌سازی درمان بر اساس داده‌های فردی
• 55. کاربرد مدل‌های زبانی در سلامت دیجیتال
• 56. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای سلامت عمومی
• 57. شناسایی روندهای سلامت و بیماری در جامعه
• 58. ارزیابی رضایت بیماران از طریق تحلیل متن
• 59. سیستم‌های توصیه‌گر سلامت
• 60. کاربرد مدل‌های زبانی در علوم زیستی
• 61. تحلیل مقالات علمی و پژوهشی
• 62. استخراج اطلاعات ژنتیکی و مولکولی
• 63. شناسایی اهداف دارویی جدید
• 64. پیش‌بینی فعل و انفعالات دارویی
• 65. کاربرد مدل‌های زبانی در پزشکی هوشمند
• 66. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی
• 67. دستیارهای مجازی سلامت
• 68. تولید خودکار گزارش‌های پزشکی
• 69. پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی
• 70. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی سلامت
• 71. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
• 72. سوگیری در مدل‌های زبانی و سلامت
• 73. قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainability)
• 74. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی در سلامت
• 75. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 76. استانداردهای کیفیت و دقت مدل‌ها
• 77. آزمایش‌های بالینی برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 78. مقررات و گواهی‌نامه‌های مربوط به ابزارهای سلامت دیجیتال
• 79. آینده مدل‌های زبانی در حوزه سلامت
• 80. مدل‌های زبانی مولد (Generative Models)
• 81. کاربرد مدل‌های زبانی در سلامت پیشگیرانه
• 82. همکاری انسان و هوش مصنوعی در سلامت
• 83. نوآوری‌های آتی در مدل‌های زبانی پزشکی
• 84. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 85. توسعه مدل‌های زبانی بومی برای زبان فارسی
• 86. تحلیل متون تخصصی پزشکی به زبان فارسی
• 87. نیازسنجی و اولویت‌بندی کاربردهای مدل‌های زبانی در ایران
• 88. همکاری با مراکز تحقیقاتی و دانشگاهی
• 89. ایجاد پایگاه‌های داده تخصصی سلامت به زبان فارسی
• 90. توسعه ابزارهای پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 91. ارتقاء سطح دانش و مهارت متخصصان سلامت در حوزه هوش مصنوعی
• 92. ترویج فرهنگ استفاده از فناوری‌های نوین در نظام سلامت
• 93. بررسی قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 94. تدوین دستورالعمل‌های اجرایی برای پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 95. ارزیابی تأثیرات اقتصادی و اجتماعی پیاده‌سازی مدل‌های زبانی
• 96. برنامه‌ریزی برای توسعه پایدار و مسئولانه هوش مصنوعی در سلامت