دوره درک مطلب ماشینی در علوم پزشکی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درک مطلب ماشینی در علوم پزشکی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر درک مطلب ماشینی در علوم پزشکی
• 2. اهمیت درک مطلب ماشینی در تحقیقات زیستی
• 3. مروری بر چالش‌های پردازش زبان طبیعی در حوزهٔ پزشکی
• 4. منابع دادهٔ متنی در علوم پزشکی: انواع و ویژگی‌ها
• 5. مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی درک مطلب ماشینی در پزشکی
• 6. روش‌های سنتی پردازش زبان طبیعی و محدودیت‌های آن‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در درک مطلب
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در متن‌های پزشکی
• 9. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای درک مطلب در حوزهٔ بیومدیکال
• 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و بهبود درک متن‌های طولانی
• 11. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و نقش آن‌ها در درک مطلب
• 12. پیش‌آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و fine-tuning برای وظایف پزشکی
• 13. مدل BERT و انواع مختلف آن برای پردازش متن‌های زیستی
• 14. BioBERT: یک مدل BERT آموزش‌دیده بر روی متون بیومدیکال
• 15. SciBERT: یک مدل BERT آموزش‌دیده بر روی مقالات علمی
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر دیگر (RoBERTa, XLNet)
• 17. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد مدل
• 18. ارزیابی مدل‌های درک مطلب ماشینی: معیارهای ارزیابی
• 19. استخراج اطلاعات (Information Extraction) از متون پزشکی
• 20. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER) در متون زیستی
• 21. ارتباط بین موجودیت‌ها (Relation Extraction) در متون پزشکی
• 22. پاسخ به سوالات پزشکی (Question Answering) با استفاده از درک مطلب ماشینی
• 23. خلاصه‌سازی متن‌های پزشکی (Text Summarization)
• 24. تولید متن پزشکی (Text Generation)
• 25. استفاده از درک مطلب ماشینی برای استدلال پزشکی
• 26. کاربرد درک مطلب ماشینی در تشخیص بیماری‌ها
• 27. کاربرد درک مطلب ماشینی در کشف دارو
• 28. کاربرد درک مطلب ماشینی در شخصی‌سازی درمان
• 29. چالش‌های اخلاقی و قانونی استفاده از درک مطلب ماشینی در پزشکی
• 30. تفسیرپذیری مدل‌های درک مطلب (Explainable AI)
• 31. روش‌های مقابله با سوگیری (Bias) در مدل‌های درک مطلب
• 32. استفاده از درک مطلب ماشینی برای تحلیل مقالات علمی
• 33. استفاده از درک مطلب ماشینی برای تحلیل پرونده‌های پزشکی
• 34. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای زبان‌های غیرانگلیسی در حوزه پزشکی
• 35. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از دانش‌نامه‌های پزشکی (Medical Ontologies)
• 36. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) برای درک مطلب
• 37. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) در درک مطلب ماشینی
• 38. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای درک مطلب
• 39. آینده درک مطلب ماشینی در علوم پزشکی
• 40. استفاده از مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) برای درک مطلب (متن و تصویر)
• 41. استفاده از درک مطلب ماشینی برای پیش‌بینی عوارض جانبی داروها
• 42. استفاده از درک مطلب ماشینی برای درک بهتر تعاملات دارویی