دوره برچسب‌زنی ترتیبی متون پزشکی: از تئوری تا پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برچسب‌زنی ترتیبی متون پزشکی: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پزشکی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برچسب‌زنی ترتیبی در متون پزشکی
• 2. کاربردهای برچسب‌زنی ترتیبی در حوزه سلامت
• 3. مروری بر چالش‌های پردازش زبان طبیعی در متون پزشکی
• 4. مفاهیم پایه‌ای مدل‌های ترتیبی (Sequential Models)
• 5. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای برچسب‌زنی ترتیبی
• 6. مشکلات گرادیان محو شونده و انفجاری در RNNها
• 7. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و کاربرد آن‌ها در متون پزشکی
• 8. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU) و مقایسه با LSTM
• 9. معماری‌های دوطرفه (Bidirectional) در RNN، LSTM و GRU
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های ترتیبی
• 11. ترانسفورمرها و نقش آن‌ها در برچسب‌زنی ترتیبی
• 12. مدل BERT و Fine-tuning برای وظایف برچسب‌زنی ترتیبی پزشکی
• 13. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models) در متون پزشکی
• 14. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای برچسب‌زنی ترتیبی متون پزشکی
• 15. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی پزشکی
• 16. برچسب‌زنی دستی و خودکار داده‌ها
• 17. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های برچسب‌زنی ترتیبی (Precision, Recall, F1-score)
• 18. استفاده از CRF (Conditional Random Fields) برای برچسب‌زنی ترتیبی
• 19. ترکیب CRF با شبکه‌های عصبی
• 20. برچسب‌زنی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER) در متون پزشکی
• 21. شناسایی مفاهیم پزشکی (Medical Concept Extraction)
• 22. برچسب‌زنی روابط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction) در متون پزشکی
• 23. تشخیص داروها و عوارض جانبی آن‌ها
• 24. شناسایی بیماری‌ها و علائم پزشکی
• 25. استخراج اطلاعات از گزارش‌های پزشکی
• 26. برچسب‌زنی تشخیص‌های پزشکی
• 27. برچسب‌زنی رویه‌های جراحی و درمان‌ها
• 28. استفاده از برچسب‌زنی ترتیبی برای خلاصه‌سازی متون پزشکی
• 29. کاربرد برچسب‌زنی ترتیبی در پاسخگویی به سوالات پزشکی
• 30. برچسب‌زنی ترتیبی برای تشخیص احساسات در متون پزشکی
• 31. استفاده از برچسب‌زنی ترتیبی برای پیش‌بینی نتایج درمان
• 32. برچسب‌زنی ترتیبی برای شناسایی اطلاعات دارویی
• 33. برچسب‌زنی ترتیبی در متون زبان‌های مختلف (چالش‌ها و راهکارها)
• 34. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در برچسب‌زنی ترتیبی
• 35. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 37. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 38. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 39. تفسیرپذیری مدل‌های برچسب‌زنی ترتیبی (Explainable AI)
• 40. استقرار مدل‌های برچسب‌زنی ترتیبی در محیط‌های بالینی
• 41. ابزارهای متن‌باز برای برچسب‌زنی ترتیبی متون پزشکی
• 42. آینده برچسب‌زنی ترتیبی در حوزه سلامت