سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تشخیص کووید-۱۹ با استفاده از تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه با پایتورچ

کتاب تشخیص کووید-۱۹ با استفاده از تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه با پایتورچ

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 تشخیص کووید-۱۹ با استفاده از تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه با پایتورچ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در علوم پزشکی

موضوع میانی: یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین در علوم پزشکی
  • 2. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن
  • 3. اصول اولیه تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
  • 4. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی
  • 7. پاکسازی و آماده‌سازی مجموعه داده‌های رادیوگرافی
  • 8. استانداردسازی و نرمال‌سازی تصاویر
  • 9. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 11. ساختار پرسپترون تک لایه
  • 12. توابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 13. شبکه‌های عصبی چند لایه (MLP)
  • 14. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 15. بهینه‌سازها در شبکه‌های عصبی
  • 16. نرخ یادگیری و تکنیک‌های تنظیم آن
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 19. معماری‌های رایج CNN
  • 20. لایه‌های کانولوشن و استخراج ویژگی
  • 21. لایه‌های Pooling و کاهش ابعاد
  • 22. لایه‌های تماماً متصل (Fully Connected)
  • 23. معماری‌های CNN برای پردازش تصویر
  • 24. معرفی PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 25. محیط توسعه PyTorch
  • 26. تنسورها در PyTorch
  • 27. عملیات پایه با تنسورها
  • 28. ماژول torch.nn در PyTorch
  • 29. تعریف شبکه‌های عصبی سفارشی در PyTorch
  • 30. تابع زیان (Loss Function) در PyTorch
  • 31. بهینه‌سازها در PyTorch
  • 32. چرخه آموزش مدل در PyTorch
  • 33. ارزیابی مدل یادگیری عمیق
  • 34. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 35. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall)
  • 36. امتیاز F1 و منحنی ROC
  • 37. مقدمه‌ای بر تشخیص بیماری با تصاویر پزشکی
  • 38. کاربرد هوش مصنوعی در رادیوگرافی قفسه سینه
  • 39. مجموعه داده‌های رادیوگرافی قفسه سینه
  • 40. مشکلات و چالش‌های تشخیص بیماری از تصاویر
  • 41. مقدمه‌ای بر کووید-۱۹ و تشخیص آن
  • 42. اهمیت تشخیص سریع و دقیق کووید-۱۹
  • 43. تصاویر رادیوگرافی قفسه سینه در تشخیص کووید-۱۹
  • 44. ویژگی‌های رادیوگرافیک کووید-۱۹
  • 45. طراحی مدل CNN برای تشخیص کووید-۱۹
  • 46. انتخاب معماری مناسب CNN
  • 47. پیاده‌سازی مدل CNN در PyTorch
  • 48. آموزش مدل بر روی مجموعه داده کووید-۱۹
  • 49. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameters)
  • 50. اعتبارسنجی مدل (Validation)
  • 51. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 52. تنظیم‌گرها (Regularization)
  • 53. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 54. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش دیده
  • 56. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری انتقالی
  • 57. پیاده‌سازی یادگیری انتقالی در PyTorch
  • 58. ارزیابی مدل با استفاده از یادگیری انتقالی
  • 59. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 60. تحلیل نتایج و تفسیر خروجی مدل
  • 61. تصویرسازی نتایج تشخیص
  • 62. نمایش نقشه‌های حرارتی (Heatmaps)
  • 63. مفهوم تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 64. تکنیک‌های تفسیرپذیری برای CNN
  • 65. کاربرد تفسیرپذیری در تشخیص پزشکی
  • 66. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 67. حریم خصوصی داده‌های بیماران
  • 68. امنیت و قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 69. مسئولیت‌پذیری در خطاهای تشخیصی
  • 70. مروری بر چالش‌های پیاده‌سازی در محیط بالینی
  • 71. استانداردهای داده‌های پزشکی (DICOM)
  • 72. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های اطلاعات بیمارستانی (HIS)
  • 73. تست و اعتبارسنجی نهایی مدل
  • 74. کاربرد عملیاتی مدل در تشخیص کووید-۱۹
  • 75. آینده هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های تنفسی
  • 76. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 77. ادغام با سایر روش‌های تشخیصی
  • 78. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 79. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های قانونی و شرعی در فناوری اطلاعات سلامت
  • 80. قوانین مربوط به داده‌های پزشکی در ایران
  • 81. اهمیت رعایت اصول شرعی در فناوری سلامت
  • 82. چارچوب‌های اخلاقی برای توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی
  • 83. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در چارچوب قوانین ایران
  • 84. نکات پایانی در مورد توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی پزشکی
  • 85. توصیه‌هایی برای توسعه‌دهندگان و پژوهشگران
  • 86. اهمیت همکاری بین متخصصان هوش مصنوعی و پزشکان
  • 87. مسیر پیش رو در هوش مصنوعی پزشکی
  • 88. جمع‌بندی مباحث پیشرفته
  • 89. مروری بر تکنیک‌های نوین در یادگیری عمیق
  • 90. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) در تصویر پزشکی
  • 91. شبکه‌های گراف عصبی (GNNs) در داده‌های پزشکی
  • 92. روش‌های یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 93. یادگیری ناهمگن (Federated Learning) برای داده‌های پزشکی
  • 94. کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در متون پزشکی
  • 95. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 96. مدل‌های زبانی برای تحلیل متون پزشکی
  • 97. استخراج اطلاعات از گزارش‌های رادیولوژی
  • 98. تحلیل احساسات در نظرات بیماران
  • 99. اصول اولیه طراحی پروتکل‌های تحقیقاتی در هوش مصنوعی پزشکی
  • 100. مراحل اصلی یک پروژه تحقیقاتی

📚 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.