سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر پزشکی در یادگیری عمیق

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر پزشکی در یادگیری عمیق

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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش تصویر پزشکی در یادگیری عمیق

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا و پردازش تصویر پزشکی
  • 2. مروری بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن در پزشکی
  • 3. زبان برنامه نویسی پایتون و محیط های توسعه مرتبط
  • 4. نصب و پیکربندی کتابخانه های ضروری (TensorFlow, PyTorch, OpenCV)
  • 5. مفاهیم پایه جبرخطی و کاربرد آن در یادگیری عمیق
  • 6. مفاهیم پایه آنالیز ریاضی و کاربرد آن در بهینه سازی
  • 7. آشنایی با ساختار داده ها و الگوریتم ها
  • 8. مروری بر شبکه های عصبی مصنوعی و اجزای آنها
  • 9. آشنایی با انواع داده های تصویر پزشکی (MRI, CT, PET, X-ray)
  • 10. پیش پردازش داده های تصویر پزشکی: نرمال سازی و مقیاس بندی
  • 11. پیش پردازش داده های تصویر پزشکی: حذف نویز و بهبود کیفیت
  • 12. پیش پردازش داده های تصویر پزشکی: تقسیم بندی تصاویر
  • 13. معرفی مجموعه داده های تصویر پزشکی استاندارد و منابع آنها
  • 14. اصول یادگیری نظارت شده و کاربرد آن در پردازش تصویر پزشکی
  • 15. اصول یادگیری غیرنظارت شده و کاربرد آن در پردازش تصویر پزشکی
  • 16. اصول یادگیری نیمه نظارت شده و کاربرد آن در پردازش تصویر پزشکی
  • 17. معرفی معماری های شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 18. ساخت و آموزش یک CNN ساده برای طبقه بندی تصاویر
  • 19. تنظیم ابرپارامترهای CNN: نرخ یادگیری، اندازه دسته، تعداد تکرارها
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل: دقت، دقت، فراخوان، امتیاز F1
  • 21. اعتبارسنجی متقابل و روش های آن برای ارزیابی مدل
  • 22. مدل سازی داده های پزشکی با استفاده از کتابخانه های یادگیری عمیق
  • 23. معرفی معماری های CNN پیشرفته (ResNet, Inception, VGG)
  • 24. آشنایی با شبکه های عصبی عمیق (DNN)
  • 25. آشنایی با شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. آشنایی با شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 27. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در پردازش تصویر پزشکی
  • 28. بهره گیری از مدل های از پیش آموزش دیده برای افزایش سرعت آموزش
  • 29. پیاده سازی و آموزش یک مدل CNN برای تشخیص بیماری در تصاویر پزشکی
  • 30. پیاده سازی و آموزش یک مدل CNN برای تقسیم بندی تصاویر پزشکی
  • 31. پیاده سازی و آموزش یک مدل CNN برای ردیابی بافت ها
  • 32. بهینه سازی الگوریتم های یادگیری عمیق: انتخاب بهینه ساز
  • 33. بهینه سازی الگوریتم های یادگیری عمیق: تکنیک های منظم سازی
  • 34. بهینه سازی الگوریتم های یادگیری عمیق: استفاده از کاهش دهنده نرخ یادگیری
  • 35. بهینه سازی الگوریتم های یادگیری عمیق: استفاده از داده های ترکیبی
  • 36. افزایش داده ها (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
  • 37. تکنیک های کاهش ابعاد داده ها (PCA, t-SNE)
  • 38. بهبود عملکرد مدل با استفاده از ensemble
  • 39. تجسم ویژگی های آموخته شده توسط شبکه های عصبی
  • 40. آشنایی با روش های تفسیرپذیری مدل های یادگیری عمیق
  • 41. مقدمه ای بر محاسبات موازی و GPU
  • 42. آشنایی با معماری CUDA و برنامه نویسی GPU
  • 43. بهینه سازی کد پایتون برای اجرای GPU
  • 44. استفاده از کتابخانه های محاسبات موازی (Dask, Ray)
  • 45. استفاده از شتاب دهنده های سخت افزاری (TPU)
  • 46. طراحی معماری های شبکه های عصبی بهینه برای GPU
  • 47. بهینه سازی حافظه و مصرف پهنای باند
  • 48. آشنایی با چارچوب های توزیع شده (Horovod, PyTorch Distributed)
  • 49. اجرای مدل های یادگیری عمیق بر روی خوشه های محاسباتی
  • 50. آشنایی با تکنیک های مدل سازی سه بعدی
  • 51. کاربرد شبکه های عصبی سه بعدی در تصویربرداری پزشکی
  • 52. تقسیم بندی حجمی تصاویر سه بعدی
  • 53. بهبود عملکرد مدل های سه بعدی
  • 54. مفاهیم مربوط به پردازش سری زمانی
  • 55. مدل سازی داده های سری زمانی با RNN و LSTM
  • 56. تشخیص ناهنجاری ها در داده های پزشکی
  • 57. آشنایی با GAN و کاربرد آن در تولید تصاویر پزشکی
  • 58. استفاده از GAN برای افزایش داده ها
  • 59. استفاده از GAN برای بازسازی تصاویر
  • 60. تولید تصاویر پزشکی با کیفیت بالا
  • 61. آشنایی با یادگیری تقویتی
  • 62. یادگیری تقویتی در پردازش تصویر پزشکی
  • 63. طراحی سیستم های هوشمند برای تشخیص بیماری
  • 64. اصول حریم خصوصی و امنیت داده های پزشکی
  • 65. معرفی روش های حفاظت از داده های حساس
  • 66. آشنایی با قانون GDPR و الزامات آن
  • 67. مدیریت و ذخیره سازی داده های پزشکی
  • 68. معرفی پایگاه های داده های تصویر پزشکی (DICOM)
  • 69. استفاده از تکنیک های پردازش تصویر پیشرفته (فیلترهای مورفولوژیکی)
  • 70. استفاده از تکنیک های پردازش تصویر پیشرفته (تبدیلات موجک)
  • 71. ادغام تکنیک های پردازش تصویر سنتی و یادگیری عمیق
  • 72. انتخاب و ترکیب بهترین تکنیک ها برای وظایف مختلف
  • 73. ارزیابی و مقایسه مدل ها با استفاده از شاخص های ارزیابی مناسب
  • 74. معرفی ابزارهای تجسم داده ها (TensorBoard, Visdom)
  • 75. پیاده سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 76. اتوماسیون فرآیند آموزش و ارزیابی مدل
  • 77. بهینه سازی برای استنتاج سریع
  • 78. استفاده از مدل های کم حجم (Model Compression)
  • 79. آشنایی با فریمورک ONNX
  • 80. پیاده سازی مدل در دستگاه های تلفن همراه
  • 81. استفاده از کتابخانه های یادگیری فدراسیونی (Federated Learning)
  • 82. مدل سازی با داده های چند مرکزی
  • 83. چالش ها و راه حل های موجود در تصویربرداری پزشکی
  • 84. بررسی مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 85. آینده یادگیری عمیق در پردازش تصویر پزشکی
  • 86. معرفی مقالات تحقیقاتی مرتبط با موضوع
  • 87. مروری بر پروژه های عملی در پردازش تصویر پزشکی
  • 88. ایجاد یک پروژه عملی برای تشخیص بیماری
  • 89. ایجاد یک پروژه عملی برای تقسیم بندی
  • 90. ایجاد یک پروژه عملی برای ردیابی
  • 91. اصول طراحی رابط کاربری (UI) برای سیستم های پزشکی
  • 92. پیاده سازی یک رابط کاربری ساده برای مدل
  • 93. آشنایی با ابزارهای مدیریت نسخه (Git)
  • 94. همکاری تیمی در پروژه های یادگیری عمیق
  • 95. ارائه و توضیح نتایج به دست آمده
  • 96. جمع بندی و نتیجه گیری دوره
  • 97. پرسش و پاسخ
  • 98. منابع و مراجع
  • 99. مطالعه بیشتر و مسیرهای یادگیری
  • 100. معماری‌های پیشرفته شبکه عصبی عمیق برای پردازش تصویر پزشکی (مانند U-Net، ResNet)

📚 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.