کتاب معماری‌های یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری‌های یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی در علوم پزشکی

موضوع میانی: تحلیل تصاویر پزشکی با روش‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل تصاویر پزشکی و هوش مصنوعی
• 2. mfاهیم پایه یادگیری ماشین و آمار پزشکی
• 3. مروری جامع بر یادگیری عمیق و تاریخچه آن
• 4. معماری‌های پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 5. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): مبانی و اصول طراحی
• 6. لایه‌های پیچشی، پولینگ و نرمال‌سازی در CNN
• 7. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق: روش‌های بهینه‌ساز و تابع زیان
• 8. روش‌های منظم‌سازی و مقابله با بیش‌برآموزش
• 9. معماری‌های کلاسیک و پیشرفته CNN (VGG, ResNet, Inception)
• 10. شبکه‌های تکراری (RNN) و LSTM برای داده‌های توالی
• 11. معماری‌های ترکیبی CNN-RNN برای تصاویر متوالی
• 12. شبکه‌های گرافی (GNN) و کاربرد آن در تصاویر پزشکی
• 13. معماری‌های توجه (Attention) و مدل‌های Transformer
• 14. معماری‌های مبتنی بر Transformer برای تصاویر (ViT)
• 15. شبکه‌های گنراتیو و متقابل (GANs) و کاربردهای پزشکی
• 16. معماری‌های خودکارآموز (Autoencoders) و تغییرات پیشرفته آن
• 17. مدل‌های ترکیبی و چندمو昧یتی (Multi-modal)
• 18. پیش‌پردازش تصاویر پزشکی: از خام تا آماده‌سازی
• 19. تکنیک‌های افزایش داده و نمونه‌برداری هوشمند
• 20. انتقال یادگیری (Transfer Learning) و سازگاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 21. معماری‌های مبتنی بر U-Net برای segmentation تصاویر پزشکی
• 22. معماری‌های پیشرفته segmentation و رفع نقص‌های آن
• 23. تشخیص اشیاء (Object Detection) در تصاویر پزشکی
• 24. معماری‌های تشخیص پیشرفته (YOLO, Faster R-CNN, etc.)
• 25. طبقه‌بندی تصاویر پزشکی و معماری‌های تخصصی آن
• 26. تحلیل تصاویر سه‌بعدی (3D) و معماری‌های 3D CNN
• 27. ثبت تصاویر (Image Registration) و تحلیل جریان و تغییرات
• 28. معماری‌های مبتنی بر RNN و LSTM برای سری‌های زمانی پزشکی
• 29. بهینه‌سازی معماری‌ها و جستجوی معماری (Neural Architecture Search)
• 30. فشرده‌سازی مدل‌ها و تکنیک‌های تسریع (Pruning, Quantization)
• 31. معماری‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی در تحلیل تصاویر پزشکی
• 32. ارزیابی و صحت‌سنجی مدل‌های پزشکی: معیارها و روش‌ها
• 33. فعی‌اصلی، تنظیم هایپرپارامترها و بهینه‌سازی نهایی
• 34. اخلاق در هوش مصنوعی پزشکی و حریم خصوصی داده‌ها
• 35. پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های بالینی و رعایت استانداردها
• 36. معماری‌های مبتنی بر ابر و محاسبات توزیع‌شده
• 37. معماری‌های لبه (Edge AI) برای دستگاه‌های پزشکی قابل حمل
• 38. معماری‌های ترکیبی و چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 39. کاربردهای واقعی و مطالعات موردی موفق در تحلیل تصاویر پزشکی
• 40. آینده‌پژوهی و معماری‌های نسل بعدی در هوش مصنوعی پزشکی