کتاب صوتی آموزش عامل‌های هوشمند برای استدلال مبتنی بر کد در حوزه پزشکی با مقیاس‌پذیری بالا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عامل‌های هوشمند برای استدلال مبتنی بر کد در حوزه پزشکی با مقیاس‌پذیری بالا

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم پزشکی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ در پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در علوم پزشکی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای هوش مصنوعی پزشکی
• 3. کاربردهای پردازش زبان طبیعی در مراقبت‌های بهداشتی
• 4. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و معماری آن‌ها
• 5. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. اصول اولیه مدل‌های زبانی بزرگ
• 7. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ در پزشکی
• 8. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های پزشکی
• 9. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی پزشکی
• 10. برچسب‌گذاری داده‌های پزشکی برای آموزش مدل‌ها
• 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در پزشکی
• 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ پزشکی
• 13. چالش‌های استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در پزشکی
• 14. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در هوش مصنوعی پزشکی
• 15. انطباق مدل‌های زبانی بزرگ با مقررات بهداشتی ایران
• 16. مقدمه‌ای بر استدلال مبتنی بر کد در پزشکی
• 17. اجرای کد برای حل مسائل پزشکی
• 18. زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در علوم پزشکی
• 19. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) برای برنامه‌نویسی پزشکی
• 20. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی برای عامل‌های هوشمند
• 21. ساخت عامل‌های هوشمند برای وظایف پزشکی
• 22. طراحی معماری عامل‌های هوشمند پزشکی
• 23. توسعه عامل‌های هوشمند با استفاده از LLMs
• 24. آموزش عامل‌های هوشمند برای استدلال پزشکی
• 25. استفاده از پایگاه‌های دانش پزشکی در عامل‌های هوشمند
• 26. مدیریت حافظه در عامل‌های هوشمند پزشکی
• 27. ارتباط عامل‌های هوشمند با سیستم‌های اطلاعات سلامت
• 28. تست و اعتبارسنجی عامل‌های هوشمند پزشکی
• 29. سناریوهای کاربردی عامل‌های هوشمند در پزشکی
• 30. تشخیص پزشکی با استفاده از عامل‌های هوشمند
• 31. پیش‌بینی بیماری با عامل‌های هوشمند
• 32. مدیریت درمان با عامل‌های هوشمند
• 33. پایش بیمار از راه دور با عامل‌های هوشمند
• 34. توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده با عامل‌های هوشمند
• 35. تحلیل پرونده‌های پزشکی الکترونیکی
• 36. استخراج اطلاعات بالینی از متون پزشکی
• 37. خلاصه‌سازی مقالات و گزارش‌های پزشکی
• 38. پاسخگویی به سوالات پزشکی کاربران
• 39. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی مبتنی بر LLMs
• 40. تولید گزارش‌های پزشکی خودکار
• 41. کمک به تصمیم‌گیری بالینی برای پزشکان
• 42. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
• 43. دقت و قابلیت اطمینان در سیستم‌های تصمیم‌گیری بالینی
• 44. ملاحظات شرعی در سیستم‌های تصمیم‌گیری بالینی
• 45. استانداردهای داده در حوزه سلامت ایران
• 46. امنیت داده‌های پزشکی در عامل‌های هوشمند
• 47. حفظ حریم خصوصی بیماران در سیستم‌های هوشمند
• 48. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی در پزشکی
• 49. مسئولیت‌پذیری عامل‌های هوشمند پزشکی
• 50. توسعه پایدار هوش مصنوعی در علوم پزشکی
• 51. آینده پژوهی هوش مصنوعی در پزشکی
• 52. چالش‌های مقیاس‌پذیری در عامل‌های هوشمند پزشکی
• 53. بهینه‌سازی عملکرد عامل‌های هوشمند
• 54. مدیریت منابع محاسباتی برای عامل‌های هوشمند
• 55. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای عامل‌های هوشمند پزشکی
• 56. یادگیری فدرال در توسعه مدل‌های پزشکی
• 57. اخلاق در طراحی و پیاده‌سازی عامل‌های هوشمند
• 58. ارزیابی تأثیر عامل‌های هوشمند بر نظام سلامت
• 59. آموزش پزشکان و کادر درمان در استفاده از عامل‌های هوشمند
• 60. همکاری انسان و هوش مصنوعی در پزشکی
• 61. نوآوری در کاربردهای عامل‌های هوشمند پزشکی
• 62. تحلیل احساسات در متون پزشکی
• 63. شناسایی اطلاعات حساس در داده‌های پزشکی
• 64. طبقه‌بندی اسناد پزشکی
• 65. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) در پزشکی
• 66. تشخیص روابط بین موجودیت‌های پزشکی
• 67. مدل‌سازی دانش پزشکی
• 68. شبکه‌های معنایی در پزشکی
• 69. هوش مصنوعی قابل تفسیر (XAI) در پزشکی
• 70. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 71. اعتبار سنجی مدل‌های هوش مصنوعی در پزشکی
• 72. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی هوش مصنوعی پزشکی
• 73. استانداردهای جهانی در هوش مصنوعی پزشکی
• 74. رویکردهای بومی‌سازی هوش مصنوعی در پزشکی
• 75. توسعه ابزارهای آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 76. ارزیابی نیازهای آموزشی نظام سلامت
• 77. طراحی دوره‌های آموزشی تخصصی هوش مصنوعی پزشکی
• 78. پلتفرم‌های آموزشی برای هوش مصنوعی پزشکی
• 79. کاربرد LLMs در تولید محتوای آموزشی پزشکی
• 80. ارزیابی و بازخورد در سیستم‌های آموزشی هوش مصنوعی
• 81. مسائل حقوقی و قراردادی در توسعه هوش مصنوعی پزشکی
• 82. اقتصاد سلامت و هوش مصنوعی
• 83. تحلیل هزینه-فایده سیستم‌های هوش مصنوعی پزشکی
• 84. مدل‌های کسب‌وکار برای محصولات هوش مصنوعی پزشکی
• 85. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء سلامت عمومی
• 86. پیشگیری از بیماری با رویکردهای هوش مصنوعی
• 87. مدیریت بحران‌های سلامت با کمک هوش مصنوعی
• 88. استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات پزشکی
• 89. کشف دارو با استفاده از هوش مصنوعی
• 90. توسعه واکسن با کمک هوش مصنوعی
• 91. ژنتیک و هوش مصنوعی
• 92. کاربرد هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی