اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیش‌بینی آسیب شنوایی ناشی از صوت با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی آسیب شنوایی ناشی از صوت با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم پزشکی

موضوع میانی: مهندسی پزشکی و بیوالکتریک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آسیب شنوایی ناشی از صوت
• 2. فیزیولوژی شنوایی و مکانیسم‌های آسیب
• 3. استانداردهای ایمنی صوت و سطوح خطر
• 4. معرفی یادگیری ماشین در حوزه سلامت
• 5. مروری بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 6. مروری بر الگوریتم‌های رگرسیون
• 7. پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای یادگیری ماشین
• 8. استخراج ویژگی‌های صوتی (MFCC، Chroma، Spectral Contrast)
• 9. انتخاب ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی آسیب
• 10. مجموعه‌داده‌های موجود برای آسیب شنوایی ناشی از صوت
• 11. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل
• 12. مدل‌سازی با رگرسیون لجستیک
• 13. مدل‌سازی با ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 14. مدل‌سازی با درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی
• 15. مدل‌سازی با شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 19. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف
• 20. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی افراد در معرض خطر
• 21. پیش‌بینی شدت آسیب شنوایی
• 22. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
• 23. استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد (PCA, t-SNE)
• 24. کاربرد یادگیری نیمه نظارتی در داده‌های محدود
• 25. استفاده از داده‌های مکمل (فراداده، اطلاعات دموگرافیک)
• 26. مدل‌سازی خطر تجمعی آسیب شنوایی
• 27. تشخیص زودهنگام آسیب شنوایی با استفاده از یادگیری ماشین
• 28. استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی تنظیمات دستگاه‌های صوتی
• 29. پیاده‌سازی یک سیستم پیش‌بینی آسیب شنوایی مبتنی بر وب
• 30. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در حوزه سلامت
• 31. آینده یادگیری ماشین در پیشگیری از آسیب شنوایی
• 32. بهینه‌سازی مدل برای استفاده روی دستگاه‌های موبایل
• 33. استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 34. پردازش داده‌های صوتی با نویز بالا
• 35. بررسی روش‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها (Imbalanced Data)
• 36. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های طیفی
• 37. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های زمانی
• 38. بررسی روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 39. استفاده از مدل‌های ensemble برای بهبود دقت
• 40. ارائه یک مطالعه موردی واقعی
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری ماشین در این زمینه