سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش یادگیری ماشین کم‌نمونه برای تحلیل داده‌های پزشکی: جداسازی الگوهای خواب در افراد

کتاب آموزش یادگیری ماشین کم‌نمونه برای تحلیل داده‌های پزشکی: جداسازی الگوهای خواب در افراد

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 آموزش یادگیری ماشین کم‌نمونه برای تحلیل داده‌های پزشکی: جداسازی الگوهای خواب در افراد

موضوع کلی: هوش مصنوعی در سلامت

موضوع میانی: کاربردهای یادگیری ماشین در تشخیص و پایش بیماری‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی در سلامت
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین کم‌نمونه
  • 3. کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی
  • 4. اهمیت داده‌های پزشکی در یادگیری ماشین
  • 5. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین
  • 6. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 7. یادگیری ماشین کم‌نمونه: تعریف و انگیزه
  • 8. چالش‌های داده‌های پزشکی کم‌نمونه
  • 9. روش‌های یادگیری ماشین کم‌نمونه
  • 10. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 11. تنظیم دقیق مدل‌ها (Fine-tuning)
  • 12. یادگیری فراگیر (Meta-Learning)
  • 13. یادگیری مبتنی بر شباهت (Prototypical Networks)
  • 14. شبکه‌های مبتنی بر رگرسیون (Relation Networks)
  • 15. شبکه‌های مبتنی بر بهینه‌سازی (MAML)
  • 16. کاربرد یادگیری ماشین کم‌نمونه در تشخیص بیماری
  • 17. تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی
  • 18. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های ژنتیکی
  • 19. تشخیص بیماری از طریق پایش علائم حیاتی
  • 20. تشخیص بیماری‌های نادر با داده‌های کم
  • 21. کاربرد یادگیری ماشین کم‌نمونه در پایش بیماری
  • 22. پایش پیشرفت بیماری‌های مزمن
  • 23. پایش پاسخ به درمان
  • 24. پایش سلامت روان با داده‌های رفتاری
  • 25. پایش سلامت با دستگاه‌های پوشیدنی
  • 26. تحلیل داده‌های خواب و ارتباط آن با سلامت
  • 27. چرخه خواب و مراحل آن
  • 28. اهمیت کیفیت خواب برای سلامت
  • 29. تشخیص اختلالات خواب
  • 30. تأثیر الگوهای خواب بر بیماری‌ها
  • 31. تحلیل صداهای خواب (خُرخُر)
  • 32. فناوری‌های تحلیل صدا
  • 33. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل صدا
  • 34. جداسازی الگوهای خُرخُر افراد مختلف
  • 35. کاربرد در تشخیص و پایش اختلالات تنفسی خواب
  • 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های صوتی
  • 37. استخراج ویژگی از سیگنال صوتی
  • 38. مدل‌های تشخیص الگو در صدا
  • 39. مدل‌های طبقه‌بندی صدا
  • 40. مدل‌های تشخیص ناهنجاری در صدا
  • 41. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص صدا
  • 42. معیارهای ارزیابی مدل‌ها
  • 43. دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 44. منحنی ROC و AUC
  • 45. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 46. کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های سری زمانی سلامت
  • 47. تحلیل داده‌های ECG
  • 48. تحلیل داده‌های EEG
  • 49. تحلیل داده‌های PPG
  • 50. پیش‌بینی رویدادهای پزشکی از روی داده‌های سری زمانی
  • 51. کاربرد یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های پزشکی
  • 52. تحلیل گزارش‌های پزشکی
  • 53. استخراج اطلاعات از متون پزشکی
  • 54. سیستم‌های پرسش و پاسخ پزشکی
  • 55. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی سلامت
  • 56. حریم خصوصی داده‌های پزشکی
  • 57. امنیت داده‌ها
  • 58. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 59. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 60. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 61. چارچوب‌های قانونی و نظارتی در ایران
  • 62. آیین‌نامه ساماندهی محتوای دیجیتال
  • 63. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
  • 64. حدود شرعی در حوزه سلامت
  • 65. ملاحظات فقهی در استفاده از داده‌های پزشکی
  • 66. کاربرد یادگیری ماشین در سلامت با رویکرد اسلامی
  • 67. مباحث اخلاقی در طب اسلامی
  • 68. رویکرد فقهی به فناوری‌های نوین سلامت
  • 69. روش‌های جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های پزشکی در ایران
  • 70. زبان فارسی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. مدیریت داده‌های پزشکی با رعایت مقررات ایران
  • 72. پروتکل‌های وزارت بهداشت ایران
  • 73. استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها
  • 74. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
  • 75. کاربرد در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 76. کاربرد در شخصی‌سازی درمان
  • 77. آینده هوش مصنوعی در سلامت
  • 78. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین سلامت
  • 79. یادگیری تقویتی عمیق در پزشکی
  • 80. شبکه‌های عصبی گراف در تحلیل داده‌های زیستی
  • 81. هوش مصنوعی توضیحی (Explainable AI) در سلامت
  • 82. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در نظام سلامت
  • 83. ملاحظات اقتصادی و اجتماعی
  • 84. آموزش و توانمندسازی نیروی انسانی
  • 85. همکاری بین‌المللی در هوش مصنوعی سلامت
  • 86. مطالعات موردی موفق در ایران
  • 87. پروژه‌های تحقیقاتی در دانشگاه‌های ایران
  • 88. کاربرد در مراکز درمانی دولتی و خصوصی
  • 89. نظام سلامت و تحول دیجیتال
  • 90. راهبردهای توسعه هوش مصنوعی در نظام سلامت
  • 91. نقش پژوهشگران و متخصصان
  • 92. مسیر شغلی در هوش مصنوعی سلامت
  • 93. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان
  • 94. فرصت‌های شغلی در حوزه سلامت دیجیتال
  • 95. توسعه پایدار در حوزه سلامت با هوش مصنوعی

📚 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.