کتاب NLP و تحلیل داده‌های آزمایشگاهی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره NLP و تحلیل داده‌های آزمایشگاهی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن در پزشکی

موضوع میانی: بیوانفورماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده‌های آزمایشگاهی
• 3. پیش‌پردازش داده‌های متنی در NLP
• 4. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌های آزمایشگاهی
• 5. برچسب‌زنی و حاشیه‌نویسی داده‌های متنی
• 6. روش‌های استخراج ویژگی از متن
• 7. آمار توصیفی در داده‌های آزمایشگاهی
• 8. تصویرسازی داده‌های آزمایشگاهی با نمودارها
• 9. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی متن
• 10. روش‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی آزمایشگاهی
• 11. مدل‌های رگرسیون خطی و چندگانه
• 12. خوشه‌بندی داده‌های آزمایشگاهی با الگوریتم‌های مختلف
• 13. تحلیل سری‌های زمانی در داده‌های آزمایشگاهی
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
• 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آنها در NLP
• 16. مدل‌های زبانی و پیش‌بینی کلمات
• 17. تحلیل احساسات در متون فارسی
• 18. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 19. ترجمه ماشینی و چالش‌های آن در زبان فارسی
• 20. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 21. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 22. مدل‌های موضوعی (Topic Modeling) و LDA
• 23. تحلیل داده‌های متنی با استفاده از TF-IDF
• 24. مقدمه‌ای بر word embedding
• 25. Word2Vec و GloVe: آموزش و کاربرد
• 26. FastText و بهبود نمایش کلمات
• 27. استفاده از embedding در طبقه‌بندی متن
• 28. تحلیل داده‌های آزمایشگاهی با استفاده از روش‌های آماری پیشرفته
• 29. آزمون‌های فرضیه در داده‌های آزمایشگاهی
• 30. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 31. تحلیل همبستگی و رگرسیون غیرخطی
• 32. روش‌های کنترل کیفیت در آزمایشگاه
• 33. استانداردهای گزارش‌دهی داده‌های آزمایشگاهی
• 34. اعتبارسنجی روش‌های آزمایشگاهی
• 35. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 36. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش متن
• 37. مدل‌های ترانسفورمر و BERT
• 38. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای NLP
• 39. کاربرد NLP در استخراج اطلاعات از گزارش‌های آزمایشگاهی
• 40. تحلیل خطا و بهبود عملکرد مدل‌های NLP
• 41. تحلیل داده‌های بزرگ آزمایشگاهی (Big Data)
• 42. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های آزمایشگاهی
• 43. امنیت و حفاظت داده‌های آزمایشگاهی
• 44. اخلاق در تحلیل داده‌های آزمایشگاهی
• 45. روند‌های نوین در NLP و تحلیل داده‌های آزمایشگاهی