دوره بازشناسی و دسته‌بندی هوشمند تصاویر پزشکی با شبکه‌های کانولوشنی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بازشناسی و دسته‌بندی هوشمند تصاویر پزشکی با شبکه‌های کانولوشنی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش هوشمند محتوای چندرسانه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تصاویر پزشکی و کاربردهای هوش مصنوعی
• 2. مروری بر روش‌های سنتی پردازش تصاویر پزشکی
• 3. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
• 4. مبانی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 5. شبکه‌های کانولوشنی (CNN): اصول اولیه
• 6. لایه های اصلی CNN: کانولوشن، Pooling، ReLU
• 7. معماری‌های معروف CNN: LeNet، AlexNet، VGGNet
• 8. شبکه‌های CNN عمیق‌تر: GoogLeNet (Inception)، ResNet
• 9. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تصاویر پزشکی
• 10. مجموعه‌ داده‌های تصاویر پزشکی: منابع و چالش‌ها
• 11. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی: نرمال‌سازی، حذف نویز، افزایش داده
• 12. تقسیم‌بندی تصاویر پزشکی (Medical Image Segmentation)
• 13. تشخیص اشیا در تصاویر پزشکی (Object Detection)
• 14. دسته‌بندی تصاویر پزشکی (Medical Image Classification)
• 15. پیاده‌سازی CNN با استفاده از TensorFlow/Keras
• 16. آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های CNN
• 17. بهینه‌سازی مدل‌های CNN: تنظیم هایپرپارامترها
• 18. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های تصویر پزشکی
• 19. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های ریه (پنومونی، سرطان ریه)
• 20. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های قلب و عروق
• 21. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های مغز و اعصاب (تومور، سکته مغزی)
• 22. کاربرد CNN در تشخیص بیماری‌های چشم (رتینوپاتی دیابتی، گلوکوم)
• 23. کاربرد CNN در تشخیص شکستگی استخوان
• 24. کاربرد CNN در رادیولوژی پستان (تشخیص سرطان پستان)
• 25. استفاده از داده‌های سه بعدی (CT Scan, MRI) با CNN
• 26. شبکه‌های U-Net برای Segmentation تصاویر پزشکی
• 27. شبکه‌های ۳D CNN
• 28. شبکه‌های GAN برای تولید تصاویر پزشکی
• 29. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های CNN (Explainable AI) در پزشکی
• 30. چالش‌های اخلاقی و قانونی استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
• 31. آینده‌ی هوش مصنوعی در تصاویر پزشکی