سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی مقاومت آنتی‌بیوتیکی کامپیلوباکتر و تحلیل بار اقتصادی با یادگیری ماشین: از داده تا استراتژی سلامت عمومی

کتاب پیش‌بینی مقاومت آنتی‌بیوتیکی کامپیلوباکتر و تحلیل بار اقتصادی با یادگیری ماشین: از داده تا استراتژی سلامت عمومی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 پیش‌بینی مقاومت آنتی‌بیوتیکی کامپیلوباکتر و تحلیل بار اقتصادی با یادگیری ماشین: از داده تا استراتژی سلامت عمومی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سلامت عمومی

موضوع میانی: پیش‌بینی مقاومت میکروبی و تحلیل بار اقتصادی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و سلامت عمومی
  • 2. آشنایی با مقاومت میکروبی (AMR)
  • 3. اهمیت کامپیلوباکتر به عنوان یک پاتوژن غذایی
  • 4. چرخه زندگی و ویژگی‌های کامپیلوباکتر
  • 5. اثرات AMR بر سلامت عمومی و اقتصاد
  • 6. معرفی یادگیری ماشین در پیش‌بینی AMR
  • 7. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌بینی AMR در کامپیلوباکتر
  • 8. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
  • 9. آشنایی با پایگاه‌های داده ژنومی و پاتوژن‌ها
  • 10. مروری بر انواع آنتی‌بیوتیک‌های مورد استفاده در برابر کامپیلوباکتر
  • 11. معرفی ابزارهای محاسباتی در بیوانفورماتیک
  • 12. اصول اولیه رگرسیون و طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
  • 13. مدل‌های یادگیری ماشین پرکاربرد در پیش‌بینی AMR (SVM, RF, NN)
  • 14. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) و جلوگیری از Overfitting
  • 17. پیاده‌سازی یک مدل طبقه‌بندی ساده با پایتون
  • 18. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 19. بهینه‌سازی پارامترهای مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 20. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA, Feature Selection)
  • 21. ویژگی‌های ژنتیکی مرتبط با مقاومت آنتی‌بیوتیکی در کامپیلوباکتر
  • 22. به کارگیری داده‌های ژنومی برای پیش‌بینی AMR
  • 23. پیش‌بینی مقاومت به اریترومایسین در کامپیلوباکتر
  • 24. پیش‌بینی مقاومت به سیپروفلوکساسین در کامپیلوباکتر
  • 25. پیش‌بینی مقاومت به تتراسایکلین در کامپیلوباکتر
  • 26. پیش‌بینی مقاومت به سایر آنتی‌بیوتیک‌ها
  • 27. مدل‌سازی و پیش‌بینی چندگانه مقاومت‌های آنتی‌بیوتیکی
  • 28. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف پیش‌بینی
  • 29. اهمیت تفسیر مدل‌ها (SHAP, LIME)
  • 30. محدودیت‌ها و چالش‌های پیش‌بینی AMR با یادگیری ماشین
  • 31. مفاهیم اولیه تحلیل بار اقتصادی
  • 32. روش‌های محاسبه هزینه‌های مرتبط با AMR
  • 33. هزینه‌های مستقیم و غیرمستقیم درمان عفونت‌های کامپیلوباکتر
  • 34. مدل‌سازی بار اقتصادی AMR در سطح جمعیت
  • 35. نقش داده‌های اپیدمیولوژیک در تحلیل بار اقتصادی
  • 36. تاثیر AMR بر طول مدت بستری بیماران
  • 37. تاثیر AMR بر میزان مرگ و میر ناشی از کامپیلوباکتر
  • 38. شناسایی گروه‌های پرخطر در برابر کامپیلوباکتر
  • 39. بهبود دقت پیش‌بینی با استفاده از داده‌های مکانی (GIS)
  • 40. پیش‌بینی شیوع AMR در مناطق مختلف
  • 41. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی شیوع و همه‌گیری
  • 42. مدل‌سازی سناریوهای مختلف برای پیش‌بینی بار اقتصادی
  • 43. تاثیر سیاست‌های مداخله‌ای بر کاهش AMR
  • 44. تحلیل هزینه-اثربخشی استراتژی‌های مداخله‌ای
  • 45. ارتباط بین پیش‌بینی AMR و تصمیم‌گیری‌های درمانی
  • 46. اهمیت پیش‌بینی AMR در مدیریت سلامت عمومی
  • 47. استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود تشخیص بیماری
  • 48. نقش هوش مصنوعی در توسعه واکسن‌ها و درمان‌های جدید
  • 49. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در سلامت
  • 50. حفظ حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات
  • 51. آشنایی با مقررات و قوانین مربوط به داده‌های سلامت
  • 52. ارائه نمونه‌های موردی موفق از پیش‌بینی AMR
  • 53. مطالعه موردی: پیش‌بینی AMR در سایر پاتوژن‌های غذایی
  • 54. ترجمه یافته‌ها به سیاست‌های سلامت عمومی
  • 55. نقش همکاری‌های بین‌بخشی در مبارزه با AMR
  • 56. ایجاد سیستم‌های هشدار اولیه برای شیوع AMR
  • 57. استفاده از هوش مصنوعی در نظارت بر مصرف آنتی‌بیوتیک‌ها
  • 58. بهبود نظارت و کنترل AMR در زنجیره غذایی
  • 59. تاثیر آموزش و آگاهی‌رسانی در کاهش AMR
  • 60. ارزیابی و بهبود مستمر مدل‌های پیش‌بینی
  • 61. چالش‌های آینده در زمینه پیش‌بینی AMR
  • 62. به‌روزرسانی داده‌ها و مدل‌ها
  • 63. نقش پردازش زبان طبیعی (NLP) در پیش‌بینی AMR
  • 64. استخراج اطلاعات از مقالات علمی با استفاده از NLP
  • 65. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی الگوهای شیوع
  • 66. استفاده از هوش مصنوعی در ردیابی منشا عفونت
  • 67. ادغام داده‌های مختلف برای بهبود پیش‌بینی
  • 68. آشنایی با تکنیک‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 69. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی
  • 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در پیش‌بینی AMR
  • 71. معماری‌های پیشرفته‌تر در یادگیری عمیق
  • 72. تقویت یادگیری (Reinforcement Learning) در مدیریت AMR
  • 73. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از Transfer Learning
  • 74. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه داروهای جدید
  • 75. طراحی داروهای ضد کامپیلوباکتر با استفاده از هوش مصنوعی
  • 76. شناسایی اهداف دارویی جدید
  • 77. شخصی‌سازی درمان با استفاده از هوش مصنوعی
  • 78. اثر متقابل میکروبیوم و مقاومت آنتی‌بیوتیکی
  • 79. کاربرد داده‌های میکروبیوم در پیش‌بینی AMR
  • 80. رابطه بین تغذیه و مقاومت آنتی‌بیوتیکی
  • 81. استفاده از هوش مصنوعی در پایش سلامت دام‌ها
  • 82. مدل‌سازی انتشار AMR در محیط زیست
  • 83. نقش یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Integration)
  • 84. فدراسیون یادگیری (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 85. چالش‌های اجرای مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 86. توسعه ابزارهای کاربردی برای متخصصان
  • 87. ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی
  • 88. ارتباط بین داده‌ها، پیش‌بینی‌ها و اقدامات عملی
  • 89. نقش ذینفعان مختلف در مبارزه با AMR
  • 90. تدوین سیاست‌های مبتنی بر داده
  • 91. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در AMR
  • 92. آموزش گام به گام پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی AMR
  • 93. حل مشکلات رایج در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 94. کارگاه عملی: تمرین عملی روی داده‌های واقعی
  • 95. تهیه یک گزارش علمی از پروژه پیش‌بینی
  • 96. ارائه نتایج و بحث در مورد آنها
  • 97. به اشتراک گذاشتن یافته‌ها و همکاری‌ها
  • 98. منابع و مقالات کلیدی برای مطالعه بیشتر
  • 99. سئوالات متداول و پاسخ‌ها
  • 100. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.