کتاب انگلیسی برای درک متون مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پزشکی
, ,

کتاب انگلیسی برای درک متون مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پزشکی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019031 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 انگلیسی برای درک متون مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پزشکی

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه پزشکی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: اهمیت زبان انگلیسی در تقاطع هوش مصنوعی و پزشکی
  • 2. واژگان ضروری پایه در حوزه پزشکی (Anatomy, Physiology)
  • 3. واژگان ضروری پایه در حوزه کامپیوتر و داده (Data, Algorithm, Model)
  • 4. آشنایی با ساختار مقالات علمی و پژوهشی (IMRAD)
  • 5. مروری بر گرامر ضروری: زمان‌های حال ساده و استمراری در متون علمی
  • 6. مروری بر گرامر ضروری: زمان‌های گذشته برای توصیف روش کار
  • 7. استفاده از جملات مجهول (Passive Voice) در نوشتار آکادمیک
  • 8. اصطلاحات کلیدی: هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML)، و یادگیری عمیق (DL)
  • 9. درک تفاوت بین انواع یادگیری: نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 10. واژگان مرتبط با داده‌ها: Dataset, Sample, Feature, Label
  • 11. مفاهیم آماری پایه: Mean, Median, Standard Deviation
  • 12. خواندن و درک چکیده (Abstract) مقالات
  • 13. واژگان بخش مقدمه (Introduction): Gap, Objective, Contribution
  • 14. اصول یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 15. واژگان تخصصی رگرسیون (Regression): Linear, Logistic
  • 16. واژگان تخصصی طبقه‌بندی (Classification): Binary, Multiclass
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: Accuracy, Precision, Recall
  • 18. مفهوم ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 19. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 20. اصول یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 21. واژگان تخصصی خوشه‌بندی (Clustering): K-Means, Hierarchical
  • 22. کاربردهای خوشه‌بندی در شناسایی زیرگروه‌های بیماران
  • 23. اصول یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 24. واژگان مرتبط با ساختار شبکه عصبی: Neuron, Layer, Activation Function
  • 25. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و کاربرد آن در تحلیل تصویر
  • 26. اصطلاحات تخصصی CNN: Convolution, Pooling, Filter
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های متوالی
  • 28. کاربرد RNN در تحلیل سری‌های زمانی پزشکی (مانند ECG)
  • 29. واژگان مرتبط با آماده‌سازی داده‌ها (Data Preprocessing)
  • 30. اصطلاحات پاک‌سازی داده: Missing Values, Outliers, Normalization
  • 31. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های پزشکی
  • 32. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 33. مفاهیم Overfitting و Underfitting و روش‌های مقابله با آن
  • 34. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل (Validation): Cross-Validation
  • 35. هوش مصنوعی در رادیولوژی و تحلیل تصاویر پزشکی
  • 36. واژگان تخصصی تصویربرداری: MRI, CT Scan, X-Ray, Ultrasound
  • 37. کاربرد مدل‌های بینایی کامپیوتر در تشخیص بیماری از روی تصاویر
  • 38. بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation) در تومورها و ارگان‌ها
  • 39. هوش مصنوعی در آسیب‌شناسی (Pathology) دیجیتال
  • 40. تحلیل اسلایدهای هیستوپاتولوژی با یادگیری عمیق
  • 41. پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه پزشکی
  • 42. کاربرد NLP در تحلیل پرونده الکترونیک سلامت (EHR)
  • 43. استخراج اطلاعات (Information Extraction) از گزارش‌های پزشکی
  • 44. بازشناسی موجودیت‌های نام‌دار پزشکی (Named Entity Recognition)
  • 45. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آنها در پزشکی
  • 46. هوش مصنوعی در ژنومیک و پزشکی شخصی‌سازی‌شده
  • 47. واژگان تخصصی ژنتیک و ژنومیک برای درک متون
  • 48. پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از داده‌های ژنومیک
  • 49. کشف و توسعه دارو (Drug Discovery and Development) با هوش مصنوعی
  • 50. پیش‌بینی ساختار پروتئین و برهمکنش‌های مولکولی
  • 51. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی (Clinical Decision Support Systems – CDSS)
  • 52. واژگان مرتبط با CDSS: Alerts, Reminders, Guidelines
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling) برای پیش‌آگهی بیماری
  • 54. تحلیل بقا (Survival Analysis) با استفاده از یادگیری ماشین
  • 55. پیش‌بینی خطر بیماری و پذیرش مجدد در بیمارستان
  • 56. هوش مصنوعی در سلامت روان: تشخیص و نظارت
  • 57. تحلیل متن و گفتار برای ارزیابی وضعیت روانی
  • 58. رباتیک در پزشکی و جراحی به کمک هوش مصنوعی
  • 59. واژگان مرتبط با جراحی رباتیک و سیستم‌های خودکار
  • 60. اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT) و پایش بیمار از راه دور
  • 61. تحلیل داده‌های حاصل از دستگاه‌های پوشیدنی (Wearable Devices)
  • 62. زبان انگلیسی برای خواندن بخش روش‌شناسی (Methodology)
  • 63. توصیف مجموعه داده و جمعیت مورد مطالعه (Cohort, Population)
  • 64. توصیف معماری مدل (Model Architecture)
  • 65. بیان پارامترها و هایپرپارامترهای مدل
  • 66. زبان انگلیسی برای خواندن بخش نتایج (Results)
  • 67. تفسیر جداول، نمودارها و اشکال (Tables, Figures, Charts)
  • 68. واژگان آماری برای گزارش نتایج: p-value, Confidence Interval
  • 69. مقایسه عملکرد مدل‌ها (Comparing Model Performance)
  • 70. زبان انگلیسی برای خواندن بخش بحث (Discussion)
  • 71. تفسیر یافته‌ها و مقایسه با مطالعات قبلی
  • 72. بیان نقاط قوت و محدودیت‌های مطالعه (Strengths and Limitations)
  • 73. زبان انگلیسی برای خواندن بخش نتیجه‌گیری (Conclusion)
  • 74. ارائه پیام اصلی و پیشنهاد برای کارهای آینده (Future Work)
  • 75. مفهوم هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI – XAI)
  • 76. اهمیت تفسیرپذیری مدل‌ها در پزشکی
  • 77. تکنیک‌های XAI: SHAP, LIME
  • 78. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 79. مفهوم سوگیری (Bias) در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 80. انواع سوگیری: Selection Bias, Measurement Bias
  • 81. انصاف (Fairness) و عدالت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 82. حریم خصوصی داده‌های پزشکی (Data Privacy)
  • 83. مقررات حفاظت از داده‌ها: HIPAA, GDPR
  • 84. یادگیری فدرال (Federated Learning) برای حفظ حریم خصوصی
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط بالینی
  • 86. مباحث قانونی و رگولاتوری: تاییدیه FDA برای نرم‌افزارهای پزشکی
  • 87. ارزیابی انتقادی (Critical Appraisal) مقالات هوش مصنوعی
  • 88. درک گزارش‌دهی استاندارد: TRIPOD, STARD
  • 89. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و کاربرد آن در پزشکی
  • 90. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در تصاویر پزشکی
  • 91. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در بهینه‌سازی درمان
  • 92. موضوعات پیشرفته: شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده پزشکی
  • 93. تحلیل داده‌های چندوجهی (Multimodal Data Analysis)
  • 94. آینده هوش مصنوعی در پیشگیری، تشخیص و درمان
  • 95. چگونه با جدیدترین مقالات و اصطلاحات به‌روز بمانیم
  • 96. معرفی ژورنال‌ها و کنفرانس‌های کلیدی در این حوزه
  • 97. خلاصه دوره و مرور جامع اصطلاحات کلیدی
  • 98. پروژه نهایی: تحلیل و ارائه یک مقاله واقعی در زمینه هوش مصنوعی در پزشکی
  • 99. **تحلیل انتقادی مقالات: تشخیص سوگیری (Bias) و محدودیت‌ها (Limitations) در مطالعات هوش مصنوعی در پزشکی**
  • 100. **مهارت‌های نگارش خلاصه و پارافریز: انتقال مؤثر یافته‌های متون هوش مصنوعی پزشکی**

📚 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 انگلیسی برای درک متون مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پزشکی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا