سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد پایتون در شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص سرطان

کتاب کاربرد پایتون در شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص سرطان

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد پایتون در شبکه‌های عصبی کانولوشنال برای تشخیص سرطان

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه تصویربرداری پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه به شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 2. فصل ۲: مبانی یادگیری عمیق
  • 3. فصل ۳: نصب و راه‌اندازی پایتون برای یادگیری عمیق
  • 4. فصل ۴: آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
  • 5. فصل ۵: معرفی TensorFlow و Keras
  • 6. فصل ۶: ساخت اولین شبکه عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 7. فصل ۷: لایه‌های کانولوشنال و اهمیت آن‌ها
  • 8. فصل ۸: لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
  • 9. فصل ۹: لایه‌های فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 10. فصل ۱۰: لایه‌های Fully Connected
  • 11. فصل ۱۱: تابع هزینه (Loss Functions) و بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 12. فصل ۱۲: آموزش مدل CNN
  • 13. فصل ۱۳: ارزیابی عملکرد مدل: دقت، صحت، بازیابی
  • 14. فصل ۱۴: تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 15. فصل ۱۵: معماری‌های معروف CNN: LeNet-5
  • 16. فصل ۱۶: معماری‌های معروف CNN: AlexNet
  • 17. فصل ۱۷: معماری‌های معروف CNN: VGG
  • 18. فصل ۱۸: معماری‌های معروف CNN: ResNet
  • 19. فصل ۱۹: معماری‌های معروف CNN: Inception
  • 20. فصل ۲۰: آماده‌سازی داده‌ها برای تشخیص سرطان
  • 21. فصل ۲۱: جمع‌آوری مجموعه داده‌های تصاویر پزشکی
  • 22. فصل ۲۲: پیش‌پردازش تصاویر: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی
  • 23. فصل ۲۳: افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر پزشکی
  • 24. فصل ۲۴: برچسب‌گذاری داده‌ها و مدیریت آن
  • 25. فصل ۲۵: تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 26. فصل ۲۶: کاربرد CNN در تشخیص سرطان پستان
  • 27. فصل ۲۷: تحلیل تصاویر ماموگرافی با CNN
  • 28. فصل ۲۸: تشخیص تومورهای بدخیم در تصاویر ماموگرافی
  • 29. فصل ۲۹: کاربرد CNN در تشخیص سرطان ریه
  • 30. فصل ۳۰: تحلیل تصاویر سی‌تی اسکن ریه با CNN
  • 31. فصل ۳۱: شناسایی ندول‌های سرطانی در ریه
  • 32. فصل ۳۲: کاربرد CNN در تشخیص سرطان پوست
  • 33. فصل ۳۳: تحلیل تصاویر درموسکوپی با CNN
  • 34. فصل ۳۴: طبقه‌بندی ضایعات پوستی (خوش‌خیم و بدخیم)
  • 35. فصل ۳۵: کاربرد CNN در تشخیص سرطان پروستات
  • 36. فصل ۳۶: تحلیل تصاویر MRI پروستات با CNN
  • 37. فصل ۳۷: شناسایی ناهنجاری‌ها در بافت پروستات
  • 38. فصل ۳۸: کاربرد CNN در تشخیص سرطان چشم (رتینوبلاستوما)
  • 39. فصل ۳۹: تحلیل تصاویر شبکیه با CNN
  • 40. فصل ۴۰: تشخیص تومور در چشم
  • 41. فصل ۴۱: تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 42. فصل ۴۲: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 43. فصل ۴۳: Fine-tuning مدل‌های CNN برای تشخیص سرطان
  • 44. فصل ۴۴: مزایای انتقال یادگیری در پزشکی
  • 45. فصل ۴۵: معایب و چالش‌های انتقال یادگیری
  • 46. فصل ۴۶: شناسایی و مدیریت بایاس در داده‌های پزشکی
  • 47. فصل ۴۷: جلوگیری از Overfitting در مدل‌های CNN
  • 48. فصل ۴۸: تکنیک‌های Regularization: Dropout
  • 49. فصل ۴۹: تکنیک‌های Regularization: L1 و L2 Regularization
  • 50. فصل ۵۰: Early Stopping برای جلوگیری از Overfitting
  • 51. فصل ۵۱: استفاده از تکنیک‌های Interpretable AI
  • 52. فصل ۵۲: نقش Grad-CAM در تفسیر نتایج CNN
  • 53. فصل ۵۳: تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 54. فصل ۵۴: درک تصمیمات مدل CNN
  • 55. فصل ۵۵: مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
  • 56. فصل ۵۶: حریم خصوصی داده‌ها و امنیت
  • 57. فصل ۵۷: مسئولیت‌پذیری در خطاهای تشخیصی
  • 58. فصل ۵۸: چالش‌های پیاده‌سازی در محیط بالینی
  • 59. فصل ۵۹: ارزیابی بالینی مدل‌های CNN
  • 60. فصل ۶۰: دریافت بازخورد از پزشکان
  • 61. فصل ۶۱: بهینه‌سازی مدل برای استفاده در زمان واقعی
  • 62. فصل ۶۲: معماری‌های CNN سبک و کارآمد
  • 63. فصل ۶۳: MobileNets و SqueezeNets
  • 64. فصل ۶۴: EfficientNets
  • 65. فصل ۶۵: مقایسه معماری‌های مختلف CNN برای تشخیص سرطان
  • 66. فصل ۶۶: انتخاب معماری مناسب بر اساس مجموعه داده
  • 67. فصل ۶۷: استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 68. فصل ۶۸: افزایش داده با استفاده از GANs
  • 69. فصل ۶۹: تولید داده‌های مصنوعی واقع‌گرایانه
  • 70. فصل ۷۰: کاربرد GANs در بهبود رزولوشن تصاویر
  • 71. فصل ۷۱: پردازش زبان طبیعی (NLP) در کنار CNN
  • 72. فصل ۷۲: تحلیل گزارش‌های پاتولوژی با NLP
  • 73. فصل ۷۳: ارتباط متن با تصاویر پزشکی
  • 74. فصل ۷۴: ایجاد سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری چندوجهی
  • 75. فصل ۷۵: جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های متنی
  • 76. فصل ۷۶: آموزش مدل‌های زبانی
  • 77. فصل ۷۷: تشخیص سرطان با استفاده از داده‌های ژنومیک
  • 78. فصل ۷۸: ترکیب CNN با تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 79. فصل ۷۹: شناسایی نشانگرهای ژنتیکی سرطان
  • 80. فصل ۸۰: پیش‌بینی پاسخ به درمان با داده‌های ژنومیک
  • 81. فصل ۸۱: ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرفته پایتون
  • 82. فصل ۸۲: PyTorch به عنوان جایگزین TensorFlow
  • 83. فصل ۸۳: کتابخانه‌های تخصصی تصویربرداری پزشکی: ITK و SimpleITK
  • 84. فصل ۸۴: استفاده از Dicom برای پردازش تصاویر پزشکی
  • 85. فصل ۸۵: پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنال در PyTorch
  • 86. فصل ۸۶: مقایسه TensorFlow و PyTorch برای وظایف پزشکی
  • 87. فصل ۸۷: ارزیابی چند معیاری پیشرفته
  • 88. فصل ۸۸: منحنی ROC و AUC
  • 89. فصل ۸۹: منحنی Precision-Recall
  • 90. فصل ۹۰: F1-Score و سایر معیارهای ترکیبی
  • 91. فصل ۹۱: ساخت داشبورد و رابط کاربری برای مدل‌های CNN
  • 92. فصل ۹۲: استفاده از Streamlit و Dash
  • 93. فصل ۹۳: نمایش نتایج و تصاویر با وضوح بالا
  • 94. فصل ۹۴: ادغام مدل در سیستم‌های موجود
  • 95. فصل ۹۵: چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی
  • 96. فصل ۹۶: مدیریت حجم بالای داده‌های پزشکی
  • 97. فصل ۹۷: نیاز به سخت‌افزار قوی (GPU)
  • 98. فصل ۹۸: آینده شبکه‌های عصبی کانولوشنال در تشخیص سرطان
  • 99. فصل ۹۹: تحقیقات جاری و روندهای آینده
  • 100. فصل ۱۰۰: کاربردهای بالقوه در تشخیص زودهنگام و شخصی‌سازی درمان

📚 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.