اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش و تحلیل داده‌های پزشکی با مقیاس بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش و تحلیل داده‌های پزشکی با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا و کاربردهای آن در پزشکی
• 2. آشنایی با معماری کامپیوتر و تاثیر آن بر HPC
• 3. مبانی سیستم‌عامل و مدیریت منابع در HPC
• 4. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی برای HPC (C++, Fortran, Python)
• 5. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
• 6. نصب و پیکربندی MPI
• 7. ارتباط Point-to-Point در MPI
• 8. ارتباط جمعی (Collective Communication) در MPI
• 9. بهینه‌سازی کد MPI
• 10. مقدمه‌ای بر OpenMP
• 11. Directiveهای OpenMP برای Parallelism
• 12. اشتراک داده و Race Conditions در OpenMP
• 13. Synchronization در OpenMP
• 14. بهینه‌سازی کد OpenMP
• 15. مقدمه‌ای بر CUDA و معماری GPU
• 16. نصب و پیکربندی CUDA
• 17. مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 18. Memory Management در CUDA
• 19. Kernel نویسی در CUDA
• 20. بهینه‌سازی کد CUDA
• 21. آشنایی با کتابخانه‌های HPC (BLAS, LAPACK, FFTW)
• 22. مبانی آمار و احتمال برای داده‌های پزشکی
• 23. توزیع‌های احتمالاتی رایج در داده‌های پزشکی
• 24. آزمون فرضیه و Significance Testing
• 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای داده‌های پزشکی
• 26. رگرسیون خطی و لجستیک
• 27. درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 28. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 29. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 31. معماری‌های رایج شبکه‌های عصبی عمیق (CNN, RNN)
• 32. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق
• 33. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. آشنایی با پایگاه‌های داده پزشکی (DICOM, HL7)
• 35. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌های پزشکی
• 36. وارد کردن و پاکسازی داده‌های پزشکی
• 37. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی
• 38. تبدیل ویژگی (Feature Engineering) در داده‌های پزشکی
• 39. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 40. تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis - EDA) در داده‌های پزشکی
• 41. تصویربرداری پزشکی و پردازش تصویر
• 42. Segmentation تصویر
• 43. ثبت تصویر (Image Registration)
• 44. تحلیل تصویر پزشکی با استفاده از یادگیری عمیق
• 45. پردازش سیگنال‌های حیاتی (ECG, EEG)
• 46. تحلیل سری‌های زمانی در داده‌های پزشکی
• 47. استخراج ویژگی از سیگنال‌های حیاتی
• 48. مدل‌سازی بیماری‌ها با استفاده از داده‌های پزشکی
• 49. پیش‌بینی خطر (Risk Prediction) در پزشکی
• 50. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
• 51. پزشکی شخصی‌سازی شده (Personalized Medicine)
• 52. تحلیل ژنومیک (Genomics) و داده‌های NGS
• 53. ارتباط بین ژنوم و بیماری
• 54. تحلیل بیان ژن (Gene Expression Analysis)
• 55. داروشناسی محاسباتی (Computational Pharmacology)
• 56. شناسایی اهداف دارویی
• 57. طراحی دارو با کمک کامپیوتر (Computer-Aided Drug Design)
• 58. مدل‌سازی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک
• 59. کاربرد HPC در شبیه‌سازی‌های مولکولی
• 60. شبیه‌سازی دینامیک مولکولی (Molecular Dynamics)
• 61. شبیه‌سازی داکینگ (Docking Simulations)
• 62. شبیه‌سازی اثرات دارو بر بدن
• 63. آنالیز داده‌های بالینی
• 64. مطالعات اپیدمیولوژیک (Epidemiological Studies)
• 65. تجزیه و تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 66. تحلیل داده‌های کارآزمایی بالینی
• 67. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات پزشکی
• 68. استانداردهای HIPAA و GDPR
• 69. روش‌های ناشناس‌سازی داده‌ها (Data Anonymization)
• 70. تشخیص تقلب در داده‌های پزشکی
• 71. اخلاق در محاسبات پزشکی
• 72. مسائل حقوقی و اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی در پزشکی
• 73. مسئولیت‌پذیری در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی
• 74. داده‌های بزرگ در بهداشت عمومی
• 75. نظارت بر بیماری‌ها (Disease Surveillance)
• 76. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 77. بهینه‌سازی تخصیص منابع بهداشتی
• 78. استفاده از HPC در تحقیقات علوم پزشکی
• 79. شبیه‌سازی‌های بیولوژیکی پیچیده
• 80. مدل‌سازی سیستم‌های زیستی
• 81. همگرایی داده‌ها و دانش در علوم پزشکی
• 82. آشنایی با ابزارهای HPC (SLURM, PBS)
• 83. Monitoring و Logging در HPC
• 84. بهینه‌سازی مصرف انرژی در HPC
• 85. Virtualization و Containerization در HPC
• 86. Cloud Computing برای داده‌های پزشکی
• 87. AWS, Azure, Google Cloud Platform
• 88. استفاده از سرویس‌های HPC در Cloud
• 89. امنیت داده‌ها در Cloud
• 90. Data Governance در داده‌های پزشکی
• 91. استانداردهای کیفیت داده در پزشکی
• 92. Data Lineage و Data Provenance
• 93. پیاده‌سازی یک پروژه HPC برای تحلیل داده‌های پزشکی
• 94. انتخاب سخت‌افزار و نرم‌افزار مناسب
• 95. مدیریت پروژه و همکاری تیمی
• 96. ارائه و مستندسازی نتایج
• 97. آینده محاسبات سطح بالا در پزشکی
• 98. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 99. نقش HPC در پیشرفت علم پزشکی
• 100. یادگیری تقویتی در پزشکی