کتاب تحلیل داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی
, ,

کتاب تحلیل داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000012738 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 تحلیل داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی برنامه‌نویسی پایتون و ابزارهای مرتبط
  • 2. مبانی پایتون: انواع داده‌ها، متغیرها، عملگرها
  • 3. ساختارهای کنترلی: شرطی‌ها و حلقه‌ها
  • 4. توابع، ماژول‌ها و پکیج‌ها در پایتون
  • 5. برنامه‌نویسی شی‌گرا در پایتون (مقدماتی)
  • 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 7. مدیریت و دستکاری داده‌ها با کتابخانه Pandas
  • 8. تمیزکاری و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas
  • 9. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها با Matplotlib
  • 10. مصورسازی پیشرفته داده‌ها با Seaborn
  • 11. مقدمه‌ای بر جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 12. بردارها، ماتریس‌ها و عملیات پایه
  • 13. مقادیر و بردارهای ویژه
  • 14. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال (گرادیان‌ها)
  • 15. مقدمه‌ای بر نظریه احتمال
  • 16. احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 17. آمار توصیفی: معیارها و نمودارها
  • 18. توزیع‌های آماری مهم
  • 19. آمار استنباطی: تخمین و آزمون فرض
  • 20. رگرسیون خطی و همبستگی (مبانی آماری)
  • 21. تحلیل واریانس (ANOVA) مقدماتی
  • 22. نمونه‌برداری و طرح‌های آزمایشی
  • 23. تحلیل سری‌های زمانی (مقدماتی آماری)
  • 24. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد (PCA از منظر آماری)
  • 25. مفاهیم پیشرفته احتمال: متغیرهای تصادفی چندگانه
  • 26. چرخه حیات علم داده (Data Science Lifecycle)
  • 27. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 28. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 29. مفهوم بایاس و واریانس (Bias-Variance Trade-off)
  • 30. بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting and Underfitting)
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل در طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1)
  • 32. منحنی ROC و مساحت زیر منحنی (AUC)
  • 33. معیارهای ارزیابی مدل در رگرسیون (MAE, MSE, RMSE, R-squared)
  • 34. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و تکنیک‌های آن
  • 35. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) مقدماتی
  • 36. رگرسیون خطی پیشرفته (چند متغیره و منظم‌سازی)
  • 37. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 38. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 39. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 40. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs)
  • 41. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors)
  • 42. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) مقدماتی
  • 43. الگوریتم‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting): XGBoost, LightGBM
  • 44. یادگیری گروهی (Ensemble Learning)
  • 45. دسته‌بندی‌کننده‌های Naive Bayes
  • 46. رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 47. انتخاب مدل و تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 48. خوشه‌بندی K-Means
  • 49. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 50. خوشه‌بندی DBSCAN
  • 51. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 52. تحلیل عامل (Factor Analysis)
  • 53. نگاشت ویژگی‌های توپولوژیکی (t-SNE و UMAP)
  • 54. یادگیری قواعد انجمنی (Association Rule Learning): Apriori
  • 55. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 56. معرفی شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs)
  • 57. توابع فعال‌سازی و بهینه‌سازی (Optimizers)
  • 58. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای پردازش تصویر
  • 59. معماری‌های پیشرفته CNN (ResNet, Inception, VGG)
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های توالی
  • 61. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت و بلندمدت (LSTMs, GRUs)
  • 62. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در یادگیری عمیق
  • 63. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) مقدماتی
  • 64. کاربرد Autoencoders برای کاهش ابعاد و نویززدایی
  • 65. معرفی فریم‌ورک‌های PyTorch و TensorFlow
  • 66. انواع داده‌های پزشکی: EHR، تصاویر، ژنومی، سنسورها
  • 67. ساختار داده‌های پرونده الکترونیک سلامت (EHR)
  • 68. استاندارد DICOM برای تصاویر پزشکی
  • 69. داده‌های ژنومی و پروتئومی (مقدمه)
  • 70. چالش‌های داده‌های پزشکی: نویز، مقادیر گمشده، عدم تعادل
  • 71. حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی (HIPAA, GDPR)
  • 72. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 73. مدیریت مقادیر گمشده در مجموعه‌داده‌های پزشکی
  • 74. مقابله با داده‌های نامتعادل در تشخیص بیماری
  • 75. کدگذاری و استانداردسازی داده‌های پزشکی (ICD, SNOMED CT, LOINC)
  • 76. سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم بالینی (CDSS) با AI
  • 77. پیش‌بینی تشخیص بیماری با یادگیری ماشین
  • 78. پیش‌بینی پیش‌آگهی و خطر بیماری (Prognosis and Risk Prediction)
  • 79. تحلیل تصاویر پزشکی برای تشخیص (Classification, Detection)
  • 80. بخش‌بندی تصاویر پزشکی (Image Segmentation)
  • 81. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای متون بالینی
  • 82. استخراج اطلاعات از یادداشت‌های پزشکی (NER, Relation Extraction)
  • 83. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در بازخورد بیماران
  • 84. تحلیل سری‌های زمانی سیگنال‌های فیزیولوژیک (ECG, EEG)
  • 85. کشف دارو و بازنشانی دارو (Drug Discovery and Repurposing)
  • 86. ژنومیکس و AI: پیش‌بینی بیماری‌های ژنتیکی
  • 87. پزشکی شخصی‌سازی شده با هوش مصنوعی
  • 88. پیش‌بینی بستری مجدد در بیمارستان
  • 89. هوش مصنوعی در اپیدمیولوژی و ردیابی شیوع بیماری
  • 90. تشخیص تداخلات دارویی با یادگیری ماشین
  • 91. هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI) در پزشکی
  • 92. انصاف، شفافیت و مسئولیت‌پذیری (FAT) در هوش مصنوعی پزشکی
  • 93. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای داده‌های پزشکی توزیع‌شده
  • 94. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی درمان
  • 95. استنتاج علّی (Causal Inference) در پزشکی
  • 96. چارچوب‌های نظارتی و تأییدیه‌های AI پزشکی (FDA, CE Mark)
  • 97. پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های AI در محیط‌های بالینی
  • 98. نظارت و نگهداری سیستم‌های AI پزشکی
  • 99. چالش‌ها و روندهای آینده در هوش مصنوعی پزشکی
  • 100. ساخت یک پروژه هوش مصنوعی پزشکی: از ایده تا استقرار

📚 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 تحلیل داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا