کتاب بصری‌سازی داده‌های علوم اعصاب و مغز
, ,

کتاب بصری‌سازی داده‌های علوم اعصاب و مغز

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005781 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بصری‌سازی داده‌های علوم اعصاب و مغز

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بصری‌سازی داده (Data Visualization)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علوم اعصاب و داده
  • 2. مقدمه ای بر علوم اعصاب محاسباتی
  • 3. اهمیت بصری سازی داده در علوم اعصاب
  • 4. آشنایی با انواع داده های علوم اعصاب
  • 5. نصب و راه اندازی نرم افزارهای مورد نیاز (Python, R)
  • 6. مقدمه ای بر کتابخانه های بصری سازی (Matplotlib, Seaborn)
  • 7. آشنایی با ابزارهای بصری سازی تعاملی (Plotly, Bokeh)
  • 8. داده های ساختاری (Structural Data): MRI, CT scan
  • 9. داده های عملکردی (Functional Data): fMRI, EEG, MEG
  • 10. پیش پردازش داده های MRI: حذف نویز، همترازی
  • 11. پیش پردازش داده های fMRI: اصلاح حرکت، صاف سازی
  • 12. پیش پردازش داده های EEG: حذف آرتیفکت، فیلتر کردن
  • 13. پیش پردازش داده های MEG: کاهش نویز، تصحیح موقعیت
  • 14. آشنایی با انواع داده های سری زمانی (Time Series Data)
  • 15. بصری سازی داده های MRI: برش های عرضی، سه بعدی
  • 16. بصری سازی داده های CT scan
  • 17. بصری سازی داده های fMRI: نقشه های فعال سازی، کانکتوم
  • 18. بصری سازی داده های EEG: طیف سنجی، نمودارهای ERP
  • 19. بصری سازی داده های MEG: نقشه های منبع، نمودارهای زمانی
  • 20. کاربرد رنگ ها در بصری سازی داده های علوم اعصاب
  • 21. انتخاب مقیاس های مناسب برای نمایش داده ها
  • 22. طراحی نمودارهای موثر و جذاب
  • 23. اصول طراحی رابط کاربری (UI) برای بصری سازی داده ها
  • 24. بصری سازی تعاملی: اضافه کردن قابلیت های کنترلی
  • 25. بهره گیری از انیمیشن ها برای نمایش داده ها
  • 26. افزودن توضیحات و راهنمایی به نمودارها
  • 27. استفاده از کتابخانه Matplotlib برای ایجاد نمودارها
  • 28. استفاده از کتابخانه Seaborn برای نمودارهای آماری
  • 29. ایجاد نمودارهای تخصصی علوم اعصاب با Matplotlib و Seaborn
  • 30. بصری سازی شبکه های عصبی با کتابخانه های مختلف
  • 31. کاربرد Plotly برای ایجاد نمودارهای تعاملی
  • 32. بصری سازی داده های با ابعاد بالا
  • 33. کاهش ابعاد داده ها با روش های PCA و t-SNE
  • 34. بصری سازی نتایج خوشه‌بندی داده‌ها
  • 35. بصری سازی داده های ژنومیک و بیان ژن
  • 36. معرفی ابزارها و کتابخانه های تخصصی علوم اعصاب (Brainstorm, FieldTrip)
  • 37. مبانی آمار و احتمالات برای بصری سازی داده ها
  • 38. آزمون های آماری برای مقایسه داده ها
  • 39. بصری سازی نتایج آزمون های آماری
  • 40. معرفی مفهوم p-value و تفسیر آن
  • 41. کنترل خطای چندگانه در آزمون های آماری
  • 42. بصری سازی داده های رفتاری (Behavioral Data)
  • 43. تحلیل و بصری سازی داده های چشم
  • 44. بصری سازی مسیرهای دید (Gaze tracking)
  • 45. بصری سازی داده های ردیابی حرکات (Motion Tracking)
  • 46. بصری سازی داده های زمان واکنش (Reaction Time)
  • 47. مدل سازی داده ها با استفاده از زبان های برنامه نویسی
  • 48. معرفی مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 49. کاربرد یادگیری ماشین در بصری سازی داده ها
  • 50. بصری سازی داده های یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 51. بصری سازی شبکه های عصبی مصنوعی
  • 52. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 53. مدل سازی و بصری سازی داده های اتصال (Connectivity)
  • 54. بصری سازی کانکتوم (Connectome)
  • 55. تحلیل شبکه های عصبی
  • 56. بصری سازی داده های فیزیولوژیکی (Physiological Data)
  • 57. بصری سازی سیگنال های الکتروفیزیولوژی (Electrophysiology)
  • 58. تجسم فعالیت نورون ها (Neuron Activity)
  • 59. بصری سازی فعالیت های نورونی با میکروسکوپ
  • 60. بصری سازی داده های چند بعدی
  • 61. بصری سازی داده ها در زمان و فضا
  • 62. بصری سازی داده های با حجم بالا (Big Data)
  • 63. مبانی علوم شناختی و بصری سازی داده ها
  • 64. بصری سازی داده های مربوط به زبان و گفتار
  • 65. بصری سازی داده های مربوط به حافظه و یادگیری
  • 66. بصری سازی داده های مربوط به تصمیم گیری
  • 67. بصری سازی داده های مربوط به احساسات
  • 68. استفاده از نمودارهای سه بعدی (3D)
  • 69. ایجاد انیمیشن های سه بعدی برای نمایش داده ها
  • 70. بهره گیری از واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR)
  • 71. نقش داده های بزرگ در علوم اعصاب
  • 72. ابزارها و تکنیک های پیشرفته بصری سازی داده ها
  • 73. اصول طراحی و توسعه داشبوردهای داده
  • 74. ایجاد گزارش های بصری سازی داده
  • 75. استفاده از هوش مصنوعی برای بصری سازی
  • 76. بصری سازی داده ها برای تحقیقات بالینی
  • 77. بصری سازی داده های بیماری های عصبی (آلزایمر، پارکینسون)
  • 78. بصری سازی داده های آسیب مغزی
  • 79. اخلاق در بصری سازی داده های علوم اعصاب
  • 80. حفظ حریم خصوصی داده ها
  • 81. انتشار یافته های بصری سازی داده ها
  • 82. مروری بر مقالات و تحقیقات پیشرفته
  • 83. معرفی پروژه های عملی و مطالعات موردی
  • 84. ارائه نمونه های موفق بصری سازی داده ها
  • 85. نقش بصری سازی در آموزش علوم اعصاب
  • 86. نقش بصری سازی در برقراری ارتباط با مخاطبان
  • 87. معرفی فرصت های شغلی در زمینه بصری سازی داده های علوم اعصاب
  • 88. ایجاد یک پورتفولیوی بصری سازی داده
  • 89. ابزارها و منابع یادگیری بیشتر
  • 90. به روز رسانی دانش و مهارت های بصری سازی
  • 91. چالش ها و آینده بصری سازی داده ها در علوم اعصاب
  • 92. جمع بندی و مرور مطالب
  • 93. ارائه پروژه پایانی
  • 94. راهنمایی های پس از اتمام دوره
  • 95. ارائه گواهی و مدارک
  • 96. در ادامه سرفصل‌های قبلی، 5 سرفصل اضافی زیر پیشنهاد می‌شوند:
  • 97. **بصری‌سازی شبکه‌های مغزی و اتصال‌گرایی (Connectomics)**
  • 98. **تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی سه‌بعدی داده‌های مغزی (شامل رندرینگ سطحی و حجمی)**
  • 99. **بصری‌سازی داده‌های زمان‌سریال عملکردی (EEG/MEG) و رویداد-مرتبط**
  • 100. **بصری‌سازی نقشه‌های آماری و نتایج تحلیل‌های علوم اعصاب (نقشه‌های فعال‌سازی، تفاوت‌ها)**

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بصری‌سازی داده‌های علوم اعصاب و مغز”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا