سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح در تصویربرداری مغزی و کشف دارو

کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح در تصویربرداری مغزی و کشف دارو

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 هوش مصنوعی قابل توضیح در تصویربرداری مغزی و کشف دارو

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کاربردهای آن

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل توضیح در علوم زیستی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح
  • 2. مبانی هوش مصنوعی
  • 3. مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی
  • 4. یادگیری ماشین و انواع آن
  • 5. یادگیری نظارت شده
  • 6. یادگیری بدون نظارت
  • 7. یادگیری تقویتی
  • 8. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 9. ساختار شبکه های عصبی
  • 10. توابع فعال سازی
  • 11. پس انتشار خطا
  • 12. یادگیری عمیق
  • 13. معماری های شبکه های عصبی عمیق
  • 14. شبکه های کانولوشنال (CNN)
  • 15. شبکه های بازگشتی (RNN)
  • 16. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 17. کاربرد RNN در پردازش توالی
  • 18. مقدمه ای بر هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
  • 19. چرا به XAI نیاز داریم؟
  • 20. اصول XAI
  • 21. روش های XAI
  • 22. مدل های قابل تفسیر
  • 23. مدل های جعبه سیاه
  • 24. روش های پس از پیش بینی
  • 25. روش های پیش از پیش بینی
  • 26. تکنیک های اهمیت ویژگی
  • 27. اهمیت ویژگی مبتنی بر مدل
  • 28. اهمیت ویژگی مبتنی بر داده
  • 29. تکنیک های LIME
  • 30. تکنیک های SHAP
  • 31. تفسیر پذیری مدل های یادگیری عمیق
  • 32. تجسم پذیری مدل ها
  • 33. تکنیک های مبتنی بر نمونه
  • 34. تکنیک های مبتنی بر قوانین
  • 35. کاربرد XAI در علوم زیستی
  • 36. تصویربرداری مغزی
  • 37. مفاهیم تصویربرداری مغزی
  • 38. انواع روش های تصویربرداری مغزی
  • 39. پردازش تصاویر مغزی
  • 40. تفسیر تصاویر مغزی
  • 41. کاربرد XAI در تحلیل تصاویر مغزی
  • 42. شناسایی الگوهای بیماری در تصاویر مغزی
  • 43. تشخیص زودهنگام بیماری ها
  • 44. پیش بینی پاسخ به درمان
  • 45. کشـف دارو
  • 46. مراحل کشف دارو
  • 47. اهداف کشف دارو
  • 48. کاربرد XAI در کشف دارو
  • 49. پیش بینی خواص مولکولی
  • 50. طراحی مولکول های دارویی جدید
  • 51. پیش بینی سمیت داروها
  • 52. بهینه سازی فرآیند کشف دارو
  • 53. مطالعات موردی XAI در علوم زیستی
  • 54. XAI در تشخیص آلزایمر
  • 55. XAI در پیش بینی پاسخ به درمان سرطان
  • 56. XAI در کشف داروهای جدید برای بیماری های نادر
  • 57. چالش های XAI در علوم زیستی
  • 58. ملاحظات اخلاقی در XAI
  • 59. اعتماد به سیستم های XAI
  • 60. ارزیابی مدل های XAI
  • 61. مدل های قابل توضیح و تعصبات
  • 62. توسعه چارچوب های XAI
  • 63. آینده XAI در علوم زیستی
  • 64. هوش مصنوعی مسئولانه در علوم پزشکی
  • 65. کاربرد XAI در سلامت دیجیتال
  • 66. تفسیرپذیری در مدل های پزشکی
  • 67. تکنیک های پیشرفته XAI
  • 68. یادگیری انتقالی و XAI
  • 69. یادگیری فدرال و XAI
  • 70. تکنیک های تبیین پذیری برای مدل های پیچیده
  • 71. روش های تجسم برای تفسیر نتایج XAI
  • 72. اهمیت اعتبارسنجی مدل های XAI
  • 73. چالش های پیاده سازی XAI در بالین
  • 74. مسائل حقوقی و نظارتی در XAI
  • 75. نقش XAI در افزایش درک علمی
  • 76. تفسیر نتایج تحقیقاتی با XAI
  • 77. راهنمایی برای تصمیم گیری های بالینی
  • 78. کاربرد XAI در پزشکی شخصی سازی شده
  • 79. پیش بینی ریسک بیماری با XAI
  • 80. توسعه ابزارهای تشخیصی نوین
  • 81. فرایندهای یادگیری مداوم در XAI
  • 82. ارزیابی عینی و کمی XAI
  • 83. مقدمه ای بر اخلاق زیستی و هوش مصنوعی
  • 84. حریم خصوصی داده ها در پزشکی
  • 85. امنیت اطلاعات سلامت
  • 86. مسئولیت پذیری در سیستم های هوشمند پزشکی
  • 87. آموزش متخصصان در حوزه XAI
  • 88. همکاری بین رشته ای در XAI
  • 89. توسعه استانداردهای XAI برای کاربردهای پزشکی
  • 90. نظارت بر عملکرد مدل های XAI در طول زمان
  • 91. چالش های تفسیرپذیری در داده های حجیم
  • 92. تکنیک های XAI برای داده های نامتعادل
  • 93. کاربرد XAI در مطالعات اپیدمیولوژیک
  • 94. پیش بینی شیوع بیماری ها
  • 95. شناسایی عوامل خطر
  • 96. تأثیر XAI بر تحقیقات پایه در علوم زیستی
  • 97. فهم بهتر مکانیسم های زیستی
  • 98. کشف روابط جدید بین پدیده ها
  • 99. کاربرد XAI در توسعه واکسن
  • 100. تفسیر داده های بالینی برای اثربخشی واکسن

📚 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.