دوره پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی سلامت با استفاده از TensorFlow.js و رگرسیون لجستیک همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی سلامت با استفاده از TensorFlow.js و رگرسیون لجستیک

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در محیط وب

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی در محیط مرورگر و کاربردهای آن در سلامت
• 2. آشنایی با پلتفرم TensorFlow.js و معماری یادگیری ماشین در وب
• 3. مفاهیم پایه رگرسیون لجستیک در تحلیل داده‌های پزشکی
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های سلامت در قالب فرمت JSON
• 5. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر تهی در مجموعه داده‌های پزشکی
• 6. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های بالینی برای مدل‌سازی
• 7. تحلیل توزیع داده‌های سلامت و شناسایی همبستگی متغیرها
• 8. آشنایی با تنسورها و عملیات ریاضی در کتابخانه TensorFlow.js
• 9. تعریف ساختار مدل رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی باینری
• 10. انتخاب تابع فعال‌ساز مناسب برای پیش‌بینی‌های احتمالی
• 11. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی آن در مدل‌های پیش‌بینی سلامت
• 12. انتخاب نرخ یادگیری و تأثیر آن بر همگرایی مدل
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان کاهشی در محیط جاوا اسکریپت
• 14. آموزش مدل بر روی داده‌های آموزشی و پایش روند خطا
• 15. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای صحت و حساسیت
• 16. مفهوم ماتریس اغتشاش در تحلیل عملکرد مدل‌های تشخیصی
• 17. پیش‌گیری از بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین پزشکی
• 18. استفاده از Dropout و تنظیم‌کننده‌ها برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 19. طراحی رابط کاربری وب برای ورود داده‌های بیمار
• 20. اتصال مدل آموزش‌دیده به فرم‌های تحت وب
• 21. نمایش بصری نتایج پیش‌بینی به کاربر با استفاده از نمودارهای تعاملی
• 22. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در مرورگر
• 23. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای اجرا در دستگاه‌های کلاینت
• 24. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی داده‌های سلامت در وب
• 25. اصول مستندسازی و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های سلامت
• 26. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های واقعی بیمارستانی
• 27. ارتقای مدل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری دسته‌ای
• 28. اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از پایداری مدل
• 29. استفاده از کتابخانه‌های بصری‌سازی برای تحلیل وزن‌های مدل
• 30. آشنایی با آینده هوش مصنوعی در نظام سلامت کشور بر اساس استانداردهای وزارت بهداشت