| نام محصول به انگلیسی | LinkedIn – Machine Learning Fundamentals for Healthcare 2024-7 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره مبانی یادگیری ماشین برای حوزه سلامت ۲۰۲۴-۷ بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره مبانی یادگیری ماشین برای حوزه سلامت ۲۰۲۴-۷ بر روی فلش 32GB
این دوره آموزشی جامع، شما را با مبانی یادگیری ماشین و کاربرد آن در حوزه سلامت آشنا میکند. دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود و دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را فراهم میآورد. در این دوره، شما با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین، الگوریتمهای پرکاربرد، و نحوه پیادهسازی آنها در مسائل مختلف پزشکی آشنا خواهید شد. این دوره برای متخصصان حوزه سلامت، دانشجویان رشتههای مرتبط، و هر کسی که به دنبال یادگیری این فناوری نوین و تاثیرگذار است، طراحی شده است.
اهداف دوره
هدف اصلی این دوره، ارائه یک درک عمیق از اصول و کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه سلامت است. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را درک کنید.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین پرکاربرد را بشناسید و با آنها کار کنید.
- دادههای سلامت را جمعآوری، پاکسازی، و آمادهسازی کنید.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین را در مسائل مختلف حوزه سلامت، مانند تشخیص بیماری، پیشبینی ریسک، و کشف دارو، پیادهسازی کنید.
- نتایج مدلهای یادگیری ماشین را ارزیابی و تفسیر کنید.
- از یادگیری ماشین برای بهبود تصمیمگیریهای بالینی استفاده کنید.
مخاطبان دوره
این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان طراحی شده است، از جمله:
- پزشکان و پرستاران
- متخصصان علوم پزشکی (مانند رادیولوژیستها، پاتولوژیستها، و…)
- مدیران و تصمیمگیرندگان حوزه سلامت
- دانشجویان رشتههای پزشکی، مهندسی پزشکی، آمار، علوم کامپیوتر و رشتههای مرتبط
- محققان و پژوهشگران حوزه سلامت
- هر کسی که علاقهمند به یادگیری یادگیری ماشین و کاربرد آن در حوزه سلامت است
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، داشتن پیشزمینههای زیر میتواند مفید باشد، اما ضروری نیست:
- آشنایی با مفاهیم اولیه آمار و احتمال
- آشنایی با زبان برنامهنویسی پایتون (Python) (در صورت عدم آشنایی، منابع آموزشی مقدماتی نیز در دوره ارائه میشود)
- آشنایی با مفاهیم پایه علوم کامپیوتر
توجه: در صورت عدم آشنایی با پایتون، نگران نباشید. بخشی از دوره به آموزش مقدماتی پایتون و کتابخانههای مهم مورد استفاده در یادگیری ماشین اختصاص دارد.
سرفصلهای دوره
دوره مبانی یادگیری ماشین برای حوزه سلامت شامل سرفصلهای زیر است:
بخش ۱: مقدمهای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن در حوزه سلامت
- مروری بر یادگیری ماشین و انواع آن (یادگیری نظارتشده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری تقویتی)
- اهمیت یادگیری ماشین در حوزه سلامت: تشخیص بیماری، پیشبینی، کشف دارو، و …
- مفاهیم کلیدی: داده، ویژگی، مدل، و ارزیابی
- مروری بر چالشها و فرصتهای یادگیری ماشین در حوزه سلامت
بخش ۲: پیشپردازش دادهها
- جمعآوری و آمادهسازی دادههای سلامت (از جمله دادههای بالینی، تصاویر پزشکی، و دادههای ژنومی)
- پاکسازی دادهها: مدیریت دادههای گمشده، نویز، و دادههای پرت
- تبدیل دادهها: مقیاسبندی، نرمالسازی، و مهندسی ویژگی
- انتخاب ویژگی: روشهای انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
بخش ۳: یادگیری نظارتشده
- رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک: مفاهیم، پیادهسازی، و کاربردها
- درخت تصمیمگیری و جنگل تصادفی: مفاهیم، پیادهسازی، و کاربردها
- ماشین بردار پشتیبان (SVM): مفاهیم، پیادهسازی، و کاربردها
- شبکههای عصبی مصنوعی (مقدماتی): مفاهیم، معماریهای پایه، و کاربردها
- ارزیابی مدلهای یادگیری نظارتشده: معیارهای ارزیابی، اعتبار سنجی متقابل (cross-validation)
- کاربرد در تشخیص بیماری: مثالهایی از تشخیص سرطان، بیماریهای قلبی، و…
بخش ۴: یادگیری بدون نظارت
- خوشهبندی K-means: مفاهیم، پیادهسازی، و کاربردها
- خوشهبندی سلسلهمراتبی: مفاهیم، پیادهسازی، و کاربردها
- کاهش ابعاد با PCA (تحلیل مولفههای اصلی): مفاهیم، پیادهسازی، و کاربردها
- کاربرد در طبقهبندی بیماران، آنالیز تصاویر پزشکی، و…
بخش ۵: پیادهسازی و پروژههای عملی
- معرفی ابزارها و کتابخانههای پایتون: Scikit-learn, TensorFlow, Keras
- تمرین عملی: پیادهسازی یک مدل تشخیص بیماری با استفاده از دادههای واقعی
- تمرین عملی: پیشبینی ریسک بیماری با استفاده از دادههای بالینی
- کاربرد یادگیری ماشین در تصویربرداری پزشکی: مثالهایی از تشخیص تومور، ارزیابی تراکم استخوان و…
- مباحث پیشرفته: یادگیری عمیق (مقدماتی)، پردازش زبان طبیعی (NLP) در حوزه سلامت، و…
مزایای شرکت در دوره
- محتوای جامع و کاربردی: پوشش کامل مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای آن در حوزه سلامت.
- مثالهای عملی و پروژههای واقعی: یادگیری از طریق انجام پروژههای عملی با استفاده از دادههای واقعی.
- بهروزرسانیهای دوره: دسترسی به بهروزرسانیهای دوره و محتوای جدید در آینده.
- پشتیبانی: پشتیبانی توسط اساتید مجرب در طول دوره.
- دسترسی آسان: محتوای دوره بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود و شما میتوانید در هر زمان و مکانی به آنها دسترسی داشته باشید.
- ارائه گواهینامه: دریافت گواهینامه پایان دوره پس از اتمام موفقیتآمیز.
نکته مهم: دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود و به صورت دانلودی در دسترس نیست.
با شرکت در این دوره، شما نه تنها دانش فنی لازم برای استفاده از یادگیری ماشین در حوزه سلامت را به دست میآورید، بلکه میتوانید در پیشبرد تحقیقات و نوآوریهای این حوزه نیز نقش مؤثری داشته باشید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.