کتاب تحلیل متون علمی حوزه پزشکی با پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل متون علمی حوزه پزشکی با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج دانش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای زبان‌شناسی برای تحلیل متن
  • 3. پیش‌پردازش متون پزشکی: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 4. توکن‌سازی و ریشه‌یابی در متون فارسی
  • 5. برچسب‌زنی اجزای کلام (POS Tagging) در متون پزشکی
  • 6. مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها در حوزه سلامت
  • 7. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
  • 8. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از LDA
  • 9. خوشه‌بندی متون پزشکی با استفاده از الگوریتم‌های مختلف
  • 10. تحلیل احساسات در متون پزشکی: شناسایی نظرات بیماران
  • 11. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون پزشکی
  • 12. شناسایی روابط بین موجودیت‌ها در متون پزشکی
  • 13. ساخت پایگاه دانش از متون علمی حوزه پزشکی
  • 14. استفاده از Word Embeddings (Word2Vec, GloVe) در NLP پزشکی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش متن
  • 16. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer) و BERT برای متون فارسی
  • 17. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای وظایف خاص
  • 18. خلاصه‌سازی خودکار متون پزشکی
  • 19. ترجمه ماشینی متون علمی حوزه سلامت
  • 20. پرسش و پاسخ بر اساس متون پزشکی
  • 21. تشخیص و تصحیح خودکار غلط‌های املایی و نگارشی
  • 22. استخراج اطلاعات از جداول و نمودارهای موجود در متون
  • 23. تحلیل روندها و الگوها در متون پزشکی با گذشت زمان
  • 24. شناسایی و تحلیل اصطلاحات تخصصی پزشکی
  • 25. استفاده از NLP برای تحلیل گزارش‌های آزمایشگاهی
  • 26. استفاده از NLP برای تحلیل پرونده‌های الکترونیکی سلامت
  • 27. کاربرد NLP در داروشناسی و کشف دارو
  • 28. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و نظرات کاربران در حوزه سلامت
  • 29. تحلیل متون مربوط به بیماری‌های خاص (مثلاً سرطان، دیابت)
  • 30. تحلیل متون مربوط به عوارض جانبی داروها
  • 31. تحلیل متون مربوط به آزمایش‌های بالینی
  • 32. بهینه‌سازی موتورهای جستجوی متون علمی پزشکی
  • 33. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر مقالات علمی مرتبط
  • 34. ارزیابی عملکرد مدل‌های NLP در متون فارسی
  • 35. ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی در پایتون (NLTK, SpaCy)
  • 36. کاربرد کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch در NLP پزشکی
  • 37. تحلیل داده‌های متنی بزرگ (Big Data) در حوزه سلامت
  • 38. مفاهیم اخلاقی در پردازش زبان طبیعی و داده‌های پزشکی
  • 39. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تحلیل متون پزشکی
  • 40. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از داده‌های سلامت در ایران
  • 41. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
  • 42. روش‌های مقابله با ابهام و چندمعنایی در متون فارسی
  • 43. کاربرد یادگیری تقویتی در NLP پزشکی
  • 44. تحلیل متون پزشکی چندزبانه
  • 45. استفاده از NLP برای تشخیص اخبار جعلی در حوزه سلامت
  • 46. تحلیل متون مربوط به سیاست‌های سلامت
  • 47. تحلیل متون مربوط به آموزش پزشکی
  • 48. تحلیل متون مربوط به بازاریابی دارویی
  • 49. تحلیل متون مربوط به بیمه‌های درمانی
  • 50. تحلیل متون مربوط به حقوق پزشکی
  • 51. کاربرد NLP در مدیریت اطلاعات بیمارستانی
  • 52. تحلیل متون مربوط به بهداشت عمومی
  • 53. تحلیل متون مربوط به پیشگیری از بیماری‌ها
  • 54. تحلیل متون مربوط به سلامت روان
  • 55. تحلیل متون مربوط به تغذیه و رژیم درمانی
  • 56. تحلیل متون مربوط به ورزش و فعالیت بدنی
  • 57. کاربرد NLP در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 58. تحلیل متون مربوط به تحقیقات پزشکی
  • 59. تحلیل متون مربوط به نوآوری‌های پزشکی
  • 60. تحلیل متون مربوط به تجهیزات پزشکی
  • 61. تحلیل متون مربوط به پروتکل‌های درمانی
  • 62. تحلیل متون مربوط به دستورالعمل‌های پزشکی
  • 63. تحلیل متون مربوط به هشدارهای دارویی
  • 64. تحلیل متون مربوط به گزارش‌های پزشکی قانونی
  • 65. تحلیل متون مربوط به شکایات بیماران
  • 66. تحلیل متون مربوط به نظرسنجی‌های پزشکی
  • 67. تحلیل متون مربوط به مقالات مروری پزشکی
  • 68. تحلیل متون مربوط به متاآنالیزها
  • 69. تحلیل متون مربوط به دستورالعمل‌های بالینی
  • 70. تحلیل متون مربوط به راهنماهای بالینی
  • 71. تحلیل متون مربوط به سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی
  • 72. تحلیل متون مربوط به آموزش به بیماران
  • 73. تحلیل متون مربوط به ارتباطات پزشک و بیمار
  • 74. تحلیل متون مربوط به اخلاق پزشکی
  • 75. تحلیل متون مربوط به فلسفه پزشکی
  • 76. تحلیل متون مربوط به تاریخ پزشکی
  • 77. تحلیل متون مربوط به جامعه‌شناسی پزشکی
  • 78. تحلیل متون مربوط به روانشناسی پزشکی
  • 79. تحلیل متون مربوط به اقتصاد سلامت
  • 80. تحلیل متون مربوط به مدیریت سلامت
  • 81. تحلیل متون مربوط به آینده‌پژوهی در حوزه سلامت
  • 82. تحلیل متون مربوط به فناوری‌های نوین در حوزه سلامت
  • 83. تحلیل متون مربوط به هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  • 84. تحلیل متون مربوط به رباتیک در حوزه سلامت
  • 85. تحلیل متون مربوط به نانوتکنولوژی در حوزه سلامت
  • 86. تحلیل متون مربوط به زیست‌فناوری در حوزه سلامت
  • 87. تحلیل متون مربوط به ژنتیک و ژنومیک
  • 88. تحلیل متون مربوط به ایمونولوژی
  • 89. تحلیل متون مربوط به میکروبیولوژی
  • 90. تحلیل متون مربوط به ویروس‌شناسی
  • 91. تحلیل متون مربوط به بیماری‌های عفونی
  • 92. تحلیل متون مربوط به بیماری‌های مزمن
  • 93. تحلیل متون مربوط به بیماری‌های نادر
  • 94. تحلیل متون مربوط به پیوند اعضا
  • 95. تحلیل متون مربوط به مراقبت‌های ویژه
  • 96. تحلیل متون مربوط به جراحی
  • 97. تحلیل متون مربوط به رادیولوژی
  • 98. تحلیل متون مربوط به پاتولوژی
  • 99. تحلیل متون مربوط به داروسازی
  • 100. تحلیل متون مربوط به پرستاری
تگ‌ها: NLP استخراج اطلاعات استخراج دانش پایتون پردازش زبان طبیعی پزشکی محاسباتی تحلیل متن داده‌کاوی پزشکی زیست‌پزشکی علوم داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.