دوره یادگیری ماشین و تشخیص الگوهای رفتاری در سلامت روان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین و تشخیص الگوهای رفتاری در سلامت روان

موضوع کلی: بهینه‌سازی تمایزپذیر و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر سلامت روان و اهمیت تشخيص الگوهای رفتاری
• 2. مبانی آمار توصیفی برای داده‌های رفتاری
• 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین: نظارت‌شده و بدون نظارت
• 4. آشنایی با داده‌هایsensor و wearable در سلامت روان
• 5. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های رفتاری از اپلیکیشن‌های موبایل
• 6. پیش‌پردازش سری‌های زمانی رفتاری: فیلترing و نرمال‌سازی
• 7. تشخیص و مدیریت verlor داده‌ها در داده‌های رفتاری
• 8. استخراج ویژگی‌های آماری از سری‌های زمانی (mean، variance، entropy)
• 9. ویژگی‌های فرکانس‌ای: تبدیل فوریه و تحلیل спектر
• 10. ویژگی‌های非线性: fractal dimension، Lyapunov exponent
• 11. ویژگی‌های بر پایهٔ توزیع احساسات از متنی (NLP)
• 12. استخراج ویژگی‌های الگوهای خواب از داده‌های actigraphy
• 13. ویژگی‌های گام و postura از accelerometer و gyroscope
• 14. ویژگی‌های گفتار: pitch، energy، formant، MFCC
• 15. ویژگی‌های چشم و tracking視線 از eye-tracker
• 16. روش‌های کاهش بعد: PCA، t-SNE، UMAP برای داده‌های رفتاری
• 17. انتخاب ویژگی با mutual information و RFE
• 18. آموزش مدل‌های خطی: رگرسیون لجستیک برای تشخیص افسردگی
• 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای वर्गبندی اضطرابات اضطراب
• 20. درختان تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای تشخیص اضطراب ثنائي القطب
• 21. تقویت گرادیان (XGBoost, LightGBM) برای پیش‌بینی ریسک خودکشی
• 22. شبکه‌های عصبی عمیق پایه: MLP برای classifying الگوهای رفتاری
• 23. شبکات العصبية تلویحية (CNN) برای تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی رفتاری
• 24. شبکات العصبية دوراهی (RNN، LSTM، GRU) برای مدل‌سازی وابستگی زمانی
• 25. مدل‌های remarquer و Transformer برای داده‌های رفتاری چند_modal
• 26. آموزش مدل‌های ترکیبی (Hybrid) CNN-LSTM برای تشخیص الگوهای پیچیده
• 27. یادگیری pół supervised: استفاده از داده‌های برچسب‌ناکشید
• 28. یادگیری تکمیلی (Multi-task Learning) برای同时 پیش‌بینی چند اختلال
• 29. یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری درکنترل درمانی شخصی‌سازی‌شده
• 30. ارزیابی مدل: معیارهای حساسیت، специфиシティ، AUC-ROC، F1-score
• 31. اعتبارسنجی متقاطع و防止 Overfitting در داده‌های קטנים
• 32. توازن داده‌ها: تکنیک‌های oversampling، undersampling، SMOTE برای کلاس‌های ناهمتعادل
• 33. تحلیل أهمیت ویژگی و解释abilty با SHAP و LIME
• 34. رسم نمودارهای 경과 و heatmap برای الگوهای رفتاری
• 35. استخراج قوانین قابل تفسیر از درختان تصمیم برای clinicians
• 36. integrating clinical scales (PHQ-9, GAD-7) as labels in ML pipelines
• 37. استفاده از داده‌های알گورتימי EHR به‌عنوان متغیرهای confounding
• 38. نرمال‌سازی داده‌هایmulti-site وharmonization از différentes 센서ها
• 39. حریم خصوصی و امنیت داده‌های رفتاری: GDPR، HIPAA،de-identification
• 40. استخراج ویژگی‌های از داده‌های صوتی مکالمات درمانی (therapy transcripts)
• 41. تشخیص اضطراب ما بعد struckه (PTSD) از الگوهای حرکتی و خواب
• 42. پیش‌بینش'Episode‌های دو Extrem (manic/depressive) در bipolar disorder
• 43. تشخیص اضطراب obsessive-compulsive (OCD) از الگوهای تکراری触摸
• 44. تشخیص اضطراب تغذیه (anorexia, bulimia) از الگوهای تغذیه و فعالیت
• 45. تشخیص اضطراب طیف خودизم (ASD) از الگوهای اجتماعی و بصری
• 46. مدل‌سازی استرس و استرخاء از داده‌های HRV و GSR
• 47. تشخیص اضطراب استفاده از مواد (SUD) از الگوهای هزینه و lokasi
• 48. پیش‌بینی پاسخ به روان‌درمان CBT از ویژگی‌های قبلی درمانی
• 49. استفاده از یادگیری نقل‌ lieu (Transfer Learning) از مدل‌های عمومی به سلامت روان
• 50. آموزش مدل‌هایGenerative (VAE, GAN) برای ساخت داده‌هایwent synthetic برای augment
• 51. کشف outliers و anotomali در داده‌های رفتاری با Isolation Forest و One-Class SVM
• 52. مانیتورینگ واقعی‑زمان (real‑time) الگوهای رفتاری با edge computing
• 53. integrating wearable feedback loops for intervención فوری (just-in-time)
• 54. designing موبایل برنامه برای جمع‌آوری داده و بازخورد به pacientes
• 55. تست usability و پذیرش فناوری توسط المرضى و clinicans
• 56. بررسی اثرات مدواهای روانی بر ویژگی‌هایwent (pharmacokinetic interactions)
• 57. مطالعات طولانی‌مدت (longitudinal) و تحلیل sobrevivencia با modèles de Cox
• 58. متا-تحلیل نتایجML در سلامت روان: systematized review framework
• 59. ایده‌های پژوهشی پیش‌رو: explainable AI وfairness در سلامت روان
• 60. رگرسیون Poisson برای مدل‌سازی تعداد نوبت‌های劳动ی self-harm
• 61. مدل‌های competing risks برای پیش‌بینی同時に 일어나는 حوادث
• 62. استفاده از داده‌های réseaux sociaux (Twitter, Reddit) برای تشخیص افسردگی
• 63. استخراج ویژگی‌های Linguistic LIWC از پست‌های اجتماعی
• 64. تشخیص اضطراب اضطراب bimodal از ترکیبی صوت و متنی
• 65. بهینه‌سازی hiperپارامتر با Bayesian optimization
• 66. توزیع مدل‌هایML به صورت Docker/Kubernetes برای scalable serving
• 67. مانیتورینگ drift و إعادة آموزش مدول‌های production
• 68. چارچوبMLOps برای پروژه‌های سلامت روان (MLflow, DVC)
• 69. مشارکت multidisciplinari: ψυχiaters، data scientists، مهندسان
• 70. نکات اخلاقی و bias mitigation در مدل‌های سلامت روان
• 71. مطالعه موردی: سیستم تشخیص早期 افسردگی در univerzitarians
• 72. پروژه capstone: ساخت end-to-end pipeline برای تشخیص اضطراب Anxiety از داده‌های wearable