کتاب استخراج خودکار مفاهیم پزشکی از مقالات PubMed با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 استخراج خودکار مفاهیم پزشکی از مقالات PubMed

موضوع کلی: علوم داده و پزشکی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر منابع داده‌های پزشکی و PubMed
  • 2. معماری و ساختار پایگاه داده PubMed
  • 3. آشنایی با اصطلاحات کلیدی در حوزه استخراج اطلاعات در پزشکی
  • 4. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 5. پیش‌پردازش متن‌های پزشکی: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
  • 6. توکنایزیشن و ریشه‌یابی در متون فارسی و انگلیسی پزشکی
  • 7. برچسب‌گذاری اجزای گفتار (POS Tagging) در متون پزشکی
  • 8. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون پزشکی: مفاهیم و چالش‌ها
  • 9. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای NER در حوزه پزشکی
  • 10. روش‌های مبتنی بر قانون (Rule-based) برای NER
  • 11. روش‌های یادگیری ماشین سنتی برای NER (SVM، CRF)
  • 12. معرفی مدل‌های یادگیری عمیق برای NER (RNN، LSTM، BERT)
  • 13. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای NER پزشکی
  • 14. استخراج روابط بین موجودیت‌های پزشکی (Relation Extraction)
  • 15. انواع روابط پزشکی و چالش‌های استخراج آن‌ها
  • 16. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای استخراج روابط
  • 17. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در استخراج روابط
  • 18. استخراج مفاهیم بیماری از مقالات PubMed
  • 19. استخراج مفاهیم دارویی از مقالات PubMed
  • 20. استخراج مفاهیم ژنتیکی از مقالات PubMed
  • 21. استخراج علائم و نشانه‌های بیماری از مقالات PubMed
  • 22. استفاده از ontologies پزشکی (MeSH, SNOMED CT) در استخراج مفاهیم
  • 23. ارزیابی عملکرد سیستم‌های استخراج اطلاعات پزشکی
  • 24. معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-score
  • 25. ابزارهای متن‌باز برای استخراج اطلاعات پزشکی
  • 26. کاربرد استخراج اطلاعات پزشکی در تصمیم‌گیری بالینی
  • 27. کاربرد استخراج اطلاعات پزشکی در تحقیقات دارویی
  • 28. کاربرد استخراج اطلاعات پزشکی در سیستم‌های پاسخ به سوالات پزشکی
  • 29. چالش‌های استخراج اطلاعات از متون پزشکی فارسی
  • 30. زبان‌شناسی محاسباتی برای زبان فارسی و تفاوت‌های آن با انگلیسی
  • 31. استفاده از منابع زبان‌شناختی فارسی در استخراج اطلاعات
  • 32. بررسی موردی: استخراج اطلاعات از چکیده‌های مقالات فارسی PubMed
  • 33. آینده استخراج اطلاعات پزشکی و نقش هوش مصنوعی
  • 34. روش‌های جدید در استخراج اطلاعات پزشکی
  • 35. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر در استخراج اطلاعات پزشکی
تگ‌ها: biomedical NLP medical information extraction NER NLP PubMed Relation Extraction استخراج اطلاعات پزشکی بیوانفورماتیک پردازش زبان طبیعی داده‌کاوی پزشکی سلامت فارسی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.